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模糊粗糙集中基于测试代价敏感的属性约简

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:596KB | 2015-08-20

张瑾

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相比于经典粗糙集方法，模糊粗糙集方法避免了数据离散化的过程，减少了信息损失。但基于传统模糊粗糙集的属性约简并未考虑实际应用中数据的测试代价，为解决这一问题，提出了一种近似质量与测试代价相融合的适应度函数，并利用遗传算法以求得具有较小测试代价的约简。
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