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不完备信息系统中测试代价敏感的可变精度分类粗糙集  
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【英文篇名】 Test-cost-sensitive based variable precision classification rough set in incomplete information system
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 鞠恒荣; 马兴斌; 杨习贝; 祁云嵩; 杨静宇;
【英文作者】 JU Hengrong; MA Xingbin; YANG Xibei; QI Yunsong; YANG Jingyu; School of Computer Science and Engineering; Jiangsu University of Science and Technology; School of Computer Science and Technology; Nanjing University of Science and Technology;
【作者单位】 江苏科技大学计算机科学与工程学院; 南京理工大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2014年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 属性约简; 不完备信息系统; 测试代价敏感; 变精度分类粗糙集;
【英文关键词】 attribute reduction; incomplete information system; test cost sensitive; variable precision classification rough set;
【摘要】 在不完备信息系统中,可变精度分类关系是限制容差关系的改进形式,但其并未考虑数据集中属性的测试代价。为解决这一问题,提出了基于测试代价敏感的可变精度分类粗糙集模型。进一步地,通过分析传统启发式算法没有考虑测试代价以及回溯算法的时间消耗等因素,提出一种新的属性重要度测量,并在此基础上设计了一种新的启发式算法。通过实验对比分析,说明了新提出算法的有效性。
【英文摘要】 In an incomplete information system,the precision-variable classification relation is an improvement of the limited tolerance relation.However,the test costs of the data concentration attributes are not taken into account.To solve this problem,a test-cost-sensitive-based precision-variable precision classification rough set is proposed.Furthermore,the traditional heuristic algorithm does not take the importance of the test costs of the attributes into account,and backtracking algorithm is very time-consumin...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61100116,61203024); 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011492,BK2012700); 江苏省高校自然科学基金资助项目(11KJB520004,13KJB520003); 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)基金资助项目(30920130122005); 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目资助项目(CXLX13_707)
【更新日期】 2014-07-15
【分类号】 TP18
【正文快照】 作为一种处理不精确、不确定性问题的数学工具,粗糙集理论[1](rough set)由波兰学者Pawlak提出后便受到了广泛关注[2-4]。然而由于数据测量的误差、数据获取的限制等原因,导致了所面临的信息系统往往是不完备的。为处理这类问题,王国胤[5]提出了限制容差关系。进一步,杨习贝[6]

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