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混合不完备数据的新型双邻域粗糙集分类方法

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针对混合不完备数据集,提出了一种新型双邻域粗糙集分类方法.首先,定义一个无参数的邻域联系度距离,并建立基于无参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集模型;其次,基于所构建的模型,给出基于覆盖约简的双邻域粗糙集规则约简方法,获得约简后的上近似规则集和下近似规则集;再次,基于约简后的上、下近似规则集,给出最近邻分类方法;最后,取7个UCI公共测试集做实验分析,通过与混合距离HEOM、带参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集分类方法对比,结果表明提出的分类方法仍然取得了优异的分类效果,其突出的优势是不再需要通过大量实验来确定其参数值.
A New Double-Neighborhood Rough Set Classification Method in Mixed Incomplete Data

黄恒秋、陈素霞、翁世洲

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广西民族师范学院数理与电子信息工程学院,崇左 532200

河南轻工职业学院计算机与艺术设计系,郑州 450052

广西民族师范学院经济管理学院,崇左 532200

混合不完备数据集 双邻域粗糙集 邻域联系度距离 分类

广西壮族自治区高等学校中青年教师科研基础能力提升项目广西壮族自治区高等学校中青年教师科研基础能力提升项目广西民族师范学院校级科研项目

2020KY200122022KY07642020YB007

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.22.005

现代计算机
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影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(22)
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