本文關鍵詞：一種基于粗糙集的味覺信號識別方法

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【摘要】：提出一種基于粗糙集的味覺信號識別方法.該算法運用粗糙集技術,在決策規(guī)則生成過程中,充分考慮數據集中各屬性的重要度,并動態(tài)對其進行更新.由于決策過程中不斷更新屬性重要度,保證了每次將重要度最高的屬性加入決策規(guī)則集,進而保證了決策系統(tǒng)的約簡.基于機器學習數據集UCI中的2個味覺信號數據winequality_white和winequality_red,算法采用十折交叉驗證技術,獨立進行10次實驗,并與2個經典算法進行了對比.結果表明,本文算法的味覺信號識別正確率更高、更有效.
【作者單位】： 長春師范大學計算機科學與技術學院;清華大學信息科學技術學院;東北師范大學計算機科學與信息技術學院;
【關鍵詞】： 粗糙集 味覺信號 屬性重要度 離散化 區(qū)間劃分
【基金】：國家留學基金資助項目(201408220056) 吉林省發(fā)展和改革委員會工業(yè)技術研究和發(fā)展計劃項目(2014Y101) 吉林省教育廳科技計劃基金資助項目(2014249;2015367;2013250)
【分類號】：R339.12;TP18
【正文快照】： 2.清華大學信息科學技術學院,北京100084;3.東北師范大學計算機科學與信息技術學院,吉林長春130117)0引言近年來,由波蘭數學家Z.Pawlak提出的粗糙集理論備受廣大科研工作者和從業(yè)人員的關注.粗糙集理論是一種處理不完備和不確定性知識的數據分析理論.該理論的優(yōu)點是不需要預先

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本文編號：862218