【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论的一个重要思想,然而利用粗糙集理论进行约简,必须将连续值转换成离散值进行处理,在某种程度这一过程会造成信息的损失。融合了模糊集与粗糙集的模糊粗
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属性约简是粗糙集理论的一个重要思想,然而利用粗糙集理论进行约简,必须将连续值转换成离散值进行处理,在某种程度这一过程会造成信息的损失。融合了模糊集与粗糙集的模糊粗糙集能够保留连续属性值信息,使得模糊粗糙集属性约简比粗糙集属性约简具有更高的准确性。大多数模糊粗糙集的属性约简算法都是找到最重要的属性约简,由于这个最重要的属性约简,只包含信息系统的部分属性,会使得对未知事例分类时,分类的错误率难以进一步降低,为了弥补这一缺陷,本文提出了一种找到多个模糊属性子集的算法,并针对这多个属性子集,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树分类器融合算法,该算法能充分利用每个模糊决策树的信息,从而可获得比单个模糊决策树更高的分类准确率。
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