【摘 要】
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有关粗糙集的研究大多建立在原始属性空间之上,并未考虑具有不同决策类型的样本可能拥有自身特定的性质,而这些特性往往有助于产生更为精准的规则.文中针对决策系统中不同的
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
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有关粗糙集的研究大多建立在原始属性空间之上,并未考虑具有不同决策类型的样本可能拥有自身特定的性质,而这些特性往往有助于产生更为精准的规则.文中针对决策系统中不同的决策类,为其构建了一系列新的能反映决策类自身性质的特征空间,在此基础上,给出了多特征空间下粗糙集的近似质量和条件熵的定义方法;最后通过实验分析发现构造的多特征空间就原始属性空间而言,决策系统的不确定性程度得以大幅降低,且分类性能亦有一定程度的提升.
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