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基于模糊粗糙集理论的决策树理论与方法研究

2013年 基础理论
  • 成果简介
从实数值决策表出发构建模糊决策树，是机器学习领域的重要问题。本项目基于模糊粗糙集理论的宽松下近似概念及相关理论，研究了实数值决策表的模糊决策树的归纳方法。
模糊集合可看作经典集合的推广，所以本项目首先研究了经典的清晰决策树归纳的构建方法。本项目利用事例的冲突概念定义条件属性的重要度概念，并证明了这种重要度与属性的外部重要度是独立的，进一步将它们的加权平均值作为启发式信息...
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