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一種基于粗集的實例分解歸納學習方法

發(fā)布時間:2018-05-30 20:07

  本文選題:粗集 + 歸納學習��; 參考:《管理工程學報》2001年02期


【摘要】:粗集是知識約簡的一種有效工具 ,但決策表的最小約簡已被證明是NP難題。對于復雜的決策表 ,由于必要的條件屬性數(shù)目可能較多 ,直接用粗分析比較困難。為此本文基于粗集理論 ,給出了一種決策表的分解方法。實例表明決策表的分解可以減少知識約簡的難度。這對于大型的決策表 ,有潛在的應用價值。
[Abstract]:Rough set is an effective tool for knowledge reduction, but the minimization of decision table has been proved to be a NP problem. For complex decision tables, it is difficult to use rough analysis directly because the number of necessary conditional attributes may be more. Based on rough set theory, a decomposition method of decision table is presented in this paper. The example shows that the decomposition of decision table can reduce the difficulty of knowledge reduction. This has potential application value for large decision table.
【作者單位】: 東南大學經(jīng)濟管理學院!南京210018 東南大學經(jīng)濟管理學院!南京210018 東南大學經(jīng)濟管理學院!南京210018
【分類號】:C934

【參考文獻】

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8 湯e,

本文編號:1956606


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