【摘 要】
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该文提出了基于过滤函数的粗糙集样本决策倾向度动态调节与主动选择方法。首先定义样本过滤函数,从而确定样本选择或丢弃的依据;然后依次添加新增样本,根据过滤函数决定样本
【机 构】
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四川大学锦城学院计算机与软件学院,电子科技大学信息与软件工程学院
【基金项目】
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四川省重点研发项目(2017GZ0192).
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该文提出了基于过滤函数的粗糙集样本决策倾向度动态调节与主动选择方法。首先定义样本过滤函数,从而确定样本选择或丢弃的依据;然后依次添加新增样本,根据过滤函数决定样本的去留,同时根据阈值指标调节已有样本的决策倾向度;最终建立有效的决策样本库,并在此基础上进行属性约简。本方法克服了传统变精度方法实现过程复杂、计算量大的问题,可有效地去除噪声数据,提高系统的鲁棒性。数据实验结果表明,该方法可以有效地压缩数据,提高样本分析质量。
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