【摘 要】
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Bayesian粗糙集模型作为经典粗糙集理论与Bayesian推理发展的综合模型,其近似区域划分以事件发生的先验概率为基准,可有效处理众多实际问题,如医疗诊断、故障检测、经济预测
【机 构】
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同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,同济大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(60775036,61075056,60970061);教育部博士点专项基金(20060247039)资助
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Bayesian粗糙集模型作为经典粗糙集理论与Bayesian推理发展的综合模型,其近似区域划分以事件发生的先验概率为基准,可有效处理众多实际问题,如医疗诊断、故障检测、经济预测等。针对二值决策Bayesian粗糙集理论,证明了Slezak和Ziarko属性约简模型等价,并进一步给出了相应分辨矩阵描述,从而经典粗糙集模型中基于分辨矩阵的知识约简思想均可平移应用于Bayesian粗糙集模型,丰富了Bayesian粗糙集理论体系。
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