【摘 要】
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在对数学分类模型进行分析的过程中,容易出现分类规则含义不明确,形式复杂等问题,导致传统的数学分类模型,由于采用学习算法对模型参数进行调整,无法有效实现数学分类,提出一
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在对数学分类模型进行分析的过程中,容易出现分类规则含义不明确,形式复杂等问题,导致传统的数学分类模型,由于采用学习算法对模型参数进行调整,无法有效实现数学分类,提出一种基于改进模糊粗糙集的数学分类模型,在模糊信息观下对模糊粗糙集进行分析.将互信息引入模糊粗糙集的分析中,对模糊决策表中模糊属性的相对重要性进行度量.通过bottom-up形式对相对约简进行计算.将空集作为初始点,依据属性重要性,逐次获取重要属性将其添加至集合中,直至达到终止条件.通过DTRS对数据集进行属性约简,将约简结果当成模型的输入变量.
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