【摘 要】
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粗糙集选择是粗糙集实证研究中的关键步骤。目前常用的粗糙集择优标准是误判率。考虑到误判率准则未考察粗糙集的复杂度,存在过拟合风险,在测试集中误判率小的粗糙集不一定具
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No.11471239(国家自然科学基金),the Social Science Planning Project of Chongqing under Grant No.2016WT03(重庆市社会科学规划重大委托项目),the National Research Proje
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粗糙集选择是粗糙集实证研究中的关键步骤。目前常用的粗糙集择优标准是误判率。考虑到误判率准则未考察粗糙集的复杂度,存在过拟合风险,在测试集中误判率小的粗糙集不一定具有最强的泛化能力,引入Mallow’s Cp准则作为一种新粗糙集选择标准。粗糙集的Mallow’s Cp选择算法通过Logistic模型将非线性的粗糙集分类规则表达为线性形式,Logistic模型的Cp值作为粗糙集的Cp值,根据Cp值进行粗糙集择优。实际应用显示,粗糙集的Mallow’s Cp选择算法能够筛选出泛化能力强的粗糙集,相较误判率准则选
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