【摘 要】
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三支决策粗糙集模型作为一种代表性的概率型粗糙集模型,在给定损失函数基础上可以计算出决策所需阈值,能够推导出现有多种概率型粗糙集模型,但是决策粗糙集模型需要合适的先
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院南京210093;南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093
【出 处】
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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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三支决策粗糙集模型作为一种代表性的概率型粗糙集模型,在给定损失函数基础上可以计算出决策所需阈值,能够推导出现有多种概率型粗糙集模型,但是决策粗糙集模型需要合适的先验知识预先设定损失函数,使得三支决策粗糙集在应用过程中受限.针对决策粗糙集模型构建的最优化问题,提出了一种模拟退火算法,通过解决该优化问题,能够从数据中学习出三支决策模型所需的阈值.和现有的算法相比,在部分数据集上的实验表明了算法在运行时间上的有效性.
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