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决策理论粗糙集模型中的成本敏感属性约简。 (英语) Zbl 1407.68486号

摘要:近年来,人们对决策理论粗糙集理论及其应用进行了研究,包括属性约简问题。然而,大多数研究者只关注决策成本而不是测试成本。本文研究了决策论粗糙集模型中具有两种成本的属性约简问题。给出了属性约简的新定义,并将属性约简表示为一个优化问题,其目标是最小化分类总成本。然后提出了新问题的回溯算法和启发式算法。这些算法在四个UCI(加州大学欧文分校)数据集上进行了测试。实验结果表明了这两种算法的有效性和效率。该研究为决策理论粗糙集模型中的属性约简问题提供了新的视角。

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68层37 人工智能背景下的不确定性推理

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全文: 内政部

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