【摘 要】
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粗糙集理论已有的研究工作主要集中在单一决策系统的研究上,对于多决策系统是直接分解成多个单一决策系统。直接变换的方法忽视了决策属性之间的相关性和共现性,影响决策
【机 构】
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同济大学 计算机科学与技术系,上海 201804
【出 处】
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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议
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粗糙集理论已有的研究工作主要集中在单一决策系统的研究上,对于多决策系统是直接分解成多个单一决策系统。直接变换的方法忽视了决策属性之间的相关性和共现性,影响决策分类的精度。本文基于粗糙集模型,分别提出了离散型多标记决策系统知识获取算法DML 和连续型多标记决策系统知识获取算法CML,此两种算法均考虑了标记之间的相关性。在离散型多标记决策系统中,采用决策链方式传递属性间的相关性；而在连续型多标记决策系统中,重新定义了上、下近似,扩展了粗糙集模型。实验表明,不论是离散型还是连续型多标记决策系统,考虑决策属性之间的相关性均可以提高预测的准确率。
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