| 基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略 |
| |
| 作者姓名： | 张文宇 |
| |
| 作者单位： | 西安邮电学院,管理系,西安,710061 |
| |
| 基金项目： | 陕西省教育厅资助项目
,
陕西省西安市工业攻关项目专项基金 |
| |
| 摘 要： | 为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.
|
| 关 键 词： | 模糊集 粗糙集 逼近精度 隶属函数 分类规则 基于模糊 粗糙模型 逼近精度 分类规则 提取策略 based rule classification precision 挖掘方法 结果 实验 发现 决策表 应用 属性约减 数据 度量 近似 划分 |
| 文章编号： | 1000-6788(2008)02-0068-06 |
| 修稿时间： | 2006-10-20 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《系统工程理论与实践》下载全文 |
|
