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提出了一种基于粗糙集的决策规则综合的新方法--归类优选方法.该方法避开了求取最小规则集的NP-hard问题.同时,通过定义一个规则命中函数,以及根据条件属性的重要性,对决策规则进行归类优选,较好地解决了新数据事例的规则匹配问题和训练数据集中的噪声抑制问题.算例表明该方法是有效的.
一种基于粗糙集的决策规则综合方法
【摘 要】
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提出了一种基于粗糙集的决策规则综合的新方法--归类优选方法.该方法避开了求取最小规则集的NP-hard问题.同时,通过定义一个规则命中函数,以及根据条件属性的重要性,对决策规
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制科学与工程系
【出 处】
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电机与控制学报
【发表日期】
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2003年3期
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金
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