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基于β-δ_0粗糙集模型的属性约简算法

杨善林  刘业政  马溪骏  
【摘要】:本文针对经典粗糙集模型存在的对噪音数据敏感等缺陷,提出了基于隶属度和特征距离的β-δ_0拓展模型,该模型不仅能够处理含有噪音的不完全、不精确信息系统,其结果也能反映大量数据所满足的统计规律;针对β-δ_0拓展模型,提出了一种基于属性上下文敏感度的启发式属性约简算法。

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