【摘要】：三支決策理論是傳統(tǒng)二支決策上的拓展,具有三種決策規(guī)則,即接受、拒絕和不承諾。三支決策廣泛適用于不確定或不完整信息的處理�；诟采w算法的三支決策模型能夠自動確定三個域,但是,傳統(tǒng)覆蓋算法的覆蓋中心選取是個不可控的隨機過程,單次實驗的精度無法保證。因此,本文提出了一種優(yōu)化覆蓋算法中心的三支決策模型(optimal center in constructive covering algorithm,簡稱OCCCA)。該模型結合最近均值思想,在獲取覆蓋中心時,先求取數(shù)據(jù)集同類樣本的均值,然后選取與均值最近的樣本作為覆蓋中心,從而實現(xiàn)優(yōu)化覆蓋算法中心的三支決策模型。實驗表明,OCCCA比傳統(tǒng)覆蓋算法在三支決策模型分類準確率上有平均5%的提高。
[Abstract]:The three-branch decision theory is an extension of the traditional two-branch decision, which has three kinds of decision rules, namely, acceptance, rejection and non-commitment. Three decisions are widely used in the processing of uncertain or incomplete information. The three-branch decision model based on the coverage algorithm can automatically determine the three domains. However, the traditional coverage center selection is an uncontrollable stochastic process, and the accuracy of a single experiment cannot be guaranteed. Therefore, in this paper, a three-branch decision model, (optimal center in constructive covering algorithm, for OCCCA)., is proposed to optimize the coverage algorithm center. This model combines the idea of the nearest mean value, when obtaining the covering center, the mean value of the same kind of sample in the data set is first obtained, and then the sample closest to the mean value is selected as the covering center, so as to realize the three-branch decision model of optimizing the covering algorithm center. Experiments show that OCCCA can improve the classification accuracy of three-branch decision models by an average of 5% compared with the traditional covering algorithm.
【作者單位】： 安徽大學計算機科學與技術學院;安徽大學計算機智能與信號處理教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61175046);國家自然科學基金青年資助項目(61402006) 安徽大學研究生學術創(chuàng)新項目(E14101002)
【分類號】：O225

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