[发明专利]一种基于模糊粗糙模型的分类规则提取方法无效
| 申请号： | 200910219373.7 | 申请日： | 2009-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN102096672A | 公开（公告）日： | 2011-06-15 |
| 发明（设计）人： | 张文宇 | 申请（专利权）人： | 西安邮电学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 黄秦芳 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊粗糙模型的分类规则提取方法。目前连续属性离散化方法由于将连续属性值的模糊边界没有考虑到，因而在离散化过程中，使得数据挖掘规则不够精炼准确，容易丢失重要数据信息。本发明的分类规则提取方法，首先利用模糊集中的隶属函数对信息表中的连续属性进行属性模糊化，再应用模糊相似关系中的粗糙集提出逼近精度近似度量、粗糙逼近精度近似度量、逼近精度分类质量测度、逼近精度相对分类测度等参数，从而建立基于逼近精度的模糊-粗糙集约减算法来求取分类规则。本发明利用将各连续属性按重要性由大到小依次加入到属性约减集中，直到满足约减条件为止，尤其在条件属性较多时，能较快地求出属性约减。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 粗糙 模型 分类 规则 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于模糊粗糙模型的分类规则提取方法，包括以下步骤：首先利用模糊集中的隶属函数对信息表中的连续属性进行属性模糊化，构造具有模糊属性值的决策系统；再应用模糊相似关系中的粗糙集提出逼近精度近似度量、粗糙逼近精度近似度量、逼近精度分类质量测度、逼近精度相对分类测度等参数，从而建立基于逼近精度的模糊‑粗糙集约减算法来求取分类规则。
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