【摘 要】
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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具,属性约简是粗糙集研究的重要内容之一。本文介绍了属性约简的分明矩阵方法,给出了实例分析。还利用UCI机器学习数据库
【机 构】
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南京大学工程管理学院控制科学与工程系,
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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具,属性约简是粗糙集研究的重要内容之一。本文介绍了属性约简的分明矩阵方法,给出了实例分析。还利用UCI机器学习数据库中的lung-cancer数据,对神经网络的训练样本进行属性约简,简化了神经网络的结构,提高了网络训练速度和识别率。
Rough set theory is a new mathematical tool to deal with fuzzy and uncertain knowledge. Attribute reduction is one of the most important parts in Rough set research. In this paper, a clear matrix method of attribute reduction is introduced and an example analysis is given. The lung-cancer data in the UCI machine learning database is also used to reduce the attribute of the training samples of the neural network, which simplifies the structure of the neural network and improves the training speed and recognition rate of the network.
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