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讨论了经典粗糙集理论在特征项约简过程中,造成的范例相似度测量误差问题,并提出用相似粗糙集约简特征项和获取特征项权重的过程与算法,力求提高约简的精确性和保持约简后范例库的良好性能。
基于相似粗糙集的范例推理技术
【摘 要】
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讨论了经典粗糙集理论在特征项约简过程中,造成的范例相似度测量误差问题,并提出用相似粗糙集约简特征项和获取特征项权重的过程与算法,力求提高约简的精确性和保持约简后范例库的良好性能。
【机 构】
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计算智能与信号处理国家教育部重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2003年19期
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省教育厅自然科学基金
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