【摘 要】
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针对混合数据的知识表示和分类的问题,在思考混合数据的有效表示时,提出代价敏感多伴随模糊粗糙集模型,在解决混合数据的分类问题上,引入三支决策思想,同时在多伴随模型基础
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,河北师范大学数学与信息科学学院
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针对混合数据的知识表示和分类的问题,在思考混合数据的有效表示时,提出代价敏感多伴随模糊粗糙集模型,在解决混合数据的分类问题上,引入三支决策思想,同时在多伴随模型基础上做了两点改进:1)提出贴近代价敏感多伴随模糊粗糙集模型特点的概率定义;2)借助双量化延迟代价目标函数的思想,构造面向混合数据的新型三支决策模型。该模型具有如下特点:1)引入多个伴随对,模拟了数值型属性和符号型属性之间异构互补的关系;2)定义多伴随算子,充分表达了不同类型属性之间的偏好;3)结合模糊粗糙集,克服了分类问题的不确定性;4)考虑获取
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