一种基于动态粗糙模糊集的模糊规则提取方法

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中文摘要：粗糙模糊集用于描述近似空间中的模糊概念.基于该理论的规则提取方法通常分为两步：首先利用粗糙模糊集进行属性约简，然后采用提取模糊规则的方法提取规则.在规则提取的预处理阶段通过属性约简某种程度上可以缩短规则提取的时间，但往往由于属性约简算法所固有的不足导致不利于产生良好的规则.在模糊规则产生过程中避开属性约简，可以提高规则提取方法的适用性，降低计算复杂度.本文提出了动态粗糙模糊集的概念，基于此的规则提取算法不再依赖于属性约简，而是基于粒度序和逐步缩小的论域.首先，通过两种不同方式定叉了动态粗糙模糊集并得到一些重要性质;在此基础上提出一种新的模糊规则提取算法;最后通过实例与基于属性约简的规则提取方法的规则提取结果进行对比，实验结果显示了算法的合理性和有效性.

作者：

程昳、苗夺谦、冯琴荣

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作者单位：

同济大学计算机科学与技术系,上海,201804 中国海洋大学数学系,山东青岛,266071

同济大学计算机科学与技术系,上海,201804

关键词：

动态粗糙模糊集决策表模糊规则粒度序

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

2007中国计算机大会

会议时间：

2007-10-18

会议地点：

苏州

会议母体文献：

2007中国计算机大会论文集

页码：

724-735

出版时间：

2007