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针对当前最优粒度选择算法对决策域动态变化带来的代价鲜有涉及的问题,引入可拓集方法,结合三支决策思想提出基于可拓域变化代价最......
基于三支决策粗糙集中,通常假设损失函数为:λPP≤ λBP≤λNP,λPP≤λBP≤λNP.但在有些具体应用问题中并不完全遵从这样的关系,......
在一种控制数据流图定义的基础上,提出了面向软硬件划分中粒度选择的粒度变换方法.变换以层次化结点为中介,包括合并和展开操作,并......
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代价敏感学习中经常考虑测试代价和误分类代价。在实际应用中,一个属性的测试代价常跟属性值的粒度有关,而一个具有多个属性的对象......
