基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集模型

论文摘要

利用变精度模糊粗糙集（VPFRS）模型在属性约简过程中,其结果极易被参数的改变干扰。为克服参数约束,将先验概率引入到文章中,提出一种基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集（IDB-BRS）模型,研究了该模型相关性质的同时根据属性相对重要度的启发,给了出基于该模型的属性约简算法。通过在多个UCI数据集上的实验表明,相对于VPFRS而言,IDB-BRS不需要预先给定参数,计算可获得较小的约简和较高的分类精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 魏玲,张琬林,李阳

关键词: 属性约简,贝叶斯模糊粗糙集模型,模糊包含度,先验概率

来源: 统计与决策 2019年02期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 哈尔滨理工大学经济与管理学院

基金: 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(16GLD02)

分类号: TP18;O159

DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.02.008

页码: 34-38

总页数: 5

文件大小: 1438K

下载量: 164

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