【摘 要】
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实际应用中存在着大量的数值型数据,然而传统的决策粗糙集只能够处理符号型数据,为了改善这一局限性,本文构造出一种模糊邻域决策粗糙集模型,并提出一种最小化决策代价的属性
【机 构】
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安徽省电力有限公司信息通信分公司,中国劳动关系学院,中国科学技术大学软件学院
【基金项目】
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国网合肥供电公司2019年智慧能源“互联网+”服务平台二期实施服务(SGAHHF00XTXX1900770),合肥供电公司2019年通信网管系统软硬件运行维护项目(B112A019000Q)
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实际应用中存在着大量的数值型数据,然而传统的决策粗糙集只能够处理符号型数据,为了改善这一局限性,本文构造出一种模糊邻域决策粗糙集模型,并提出一种最小化决策代价的属性约简算法.文中首先将将模糊粗糙集和邻域粗糙集融入决策粗糙集中,提出了模糊邻域决策粗糙集,使得该模型同时具有模糊粗糙集和邻域粗糙集处理数值型数据的优点;然后基于该模型,给出一种决策代价定义,并提出相应的最小化决策代价属性约简算法;最后通过实验分析表明所提出的算法具有较好的代价敏感属性约简性能.
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