【摘 要】
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在粗糙集的核心方法属性约简理论中,针对次要属性过多时属性依赖度一致引发的约简困难现象,以粗糙集属性依赖度强化为基本方法构建数据挖掘模型。模型中,计算各属性在组合中
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71961016);教育部人文社会科学研究规划基金(No.15XJAZH002,No.18YJAZH148);甘肃省自然科学基金(No.18JR3RA125)
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在粗糙集的核心方法属性约简理论中,针对次要属性过多时属性依赖度一致引发的约简困难现象,以粗糙集属性依赖度强化为基本方法构建数据挖掘模型。模型中,计算各属性在组合中的依赖度,将组合中的依赖度合并于各属性从而强化属性依赖度。为合理化计算过程,给出一种离散化方法并构建探索模型进行实验,缩小离散量范围与属性组合范围。最后所得依赖度作为属性重要性,挖掘重要属性。实验证明,在部分地区5级以上震后经济损失影响因素分析中,比较传统属性约简,该模型可更有效地分析属性之间的重要性,解决了约简困难的问题,使用测试数据时该模型与
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