Study on learning from examples based on rough sets theory(基于粗糙集理论的示例学习研究)
到目前为止,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究.该文基于粗集理论研究示例学习问题,提出了粗集理论下的几个新概念,如:必要选择子,核选择子集,约简选择子集和所产生复合的评价指标:精确度、覆盖度和简单性,给出了扩张矩阵的粗糙集算法,并提出了基于覆盖度和简单性的遗传算法最优示例学习方法.
Guardat en:
| Autors principals: | , |
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| Format: | Artigo |
| Idioma: | Chinês |
| Publicat: |
Zhejiang University Press
2002-05-01
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| Col·lecció: | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://doi.org/zjup/1008-9497.2002.29.3.346-354 |
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