基于信息粒度与粗糙集的决策细化研究

发布时间：2019-02-25 10:35

【摘要】：从理论上研究了决策表中决策值细化程度与信息粒度、近似分类的精度及近似分类质量之间的关系,结果表明,决策属性的属性值划分得越细,则该属性的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值就越小.仿真实验同时证明,在基于决策属性划分之下,对任意一个条件属性集经决策细化后的决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,都不大于决策细化前决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,这个结果对研究决策表属性约简和决策规则的有效性等问题都有指导作用.
[Abstract]:The relationship between the degree of decision value refinement and information granularity, the precision of approximate classification and the quality of approximate classification in decision table is studied theoretically. The results show that the finer the attribute value of decision attribute is, the granularity of information of decision attribute is obtained. The value of approximate classification accuracy and approximate classification quality is smaller. At the same time, the simulation results show that, based on the decision attribute partition, the information granularity, approximate classification accuracy and approximate classification quality of any conditional attribute set are obtained by the decision refined decision table. These results are not larger than the corresponding information granularity, approximate classification accuracy and approximate classification quality of decision table before decision refinement. This result can be used to study attribute reduction of decision table and the validity of decision rules and so on.
【作者单位】： 西安交通大学电子与信息工程学院 西安交通大学电子与信息工程学院 西安交通大学电子与信息工程学院 西安交通大学电子与信息工程学院
【基金】：国家自然科学基金资助项目(69803014;60173058) 河南省自然科学基金资助项目(0311012800).
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2430082