【摘 要】
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分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点，提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略，解决属性离散的NP-Hard问题，建立连续属性SOM自组织网络聚
【机 构】
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同济大学CIMS研究中心,上海电力学院,上海海事大学电气系,上海大众汽车有限公司
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分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点，提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略，解决属性离散的NP-Hard问题，建立连续属性SOM自组织网络聚类的MDV（Maximum Discernibility Value）搜索方法，并给出属性约简的冗余度定义和计算方法。根据实际计算要求，对冗余度的定义进行改进。最后，通过UCI数据库实例验证了MDV方法的有效性。
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