【摘 要】
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通过研究决策表和决策规则的不确定性,分析了由不分明关系划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面,即不一致性和随机性,建立基于信息熵和粗糙集表示的不确定性信息度量的方
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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通过研究决策表和决策规则的不确定性,分析了由不分明关系划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面,即不一致性和随机性,建立基于信息熵和粗糙集表示的不确定性信息度量的方法.利用该方法计算决策表局部最小确定性,并以此为阈值来控制规则集生成的数量,避免不必要的冗余规则的生成.同时结合Skowron的缺省规则获取算法,实现了没有领域先验知识条件下的不确定知识的自适应学习过程.试验结果表明,阚值的选取是合理的,在保持较高的决策正确率的同时,有效地控制了规则集的生成.
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