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一种基于粗糙模糊集的空间数据提取规则的方法
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：随着数据挖掘和软计算技术的发展，从空间数据自动挖掘知识成为可能。 从具有不确定性的空间数据中提取空间规则是空间数据挖掘中的重要问题。 粗糙集理论是从具有粗糙度的数据中提取规则的有效工具。 在我们以前的研究中，粗糙集方法已成功地用于分析神经管出生缺陷的社会和环境原因。 但是，由于对象的复杂性和人类知识的主观限制，粗糙性和模糊性可能会同时存在于空间数据中。 空间数据中经常遇到的模糊决策情况超出了经典粗糙集理论的能力范围。 本文提出了一种基于粗糙模糊集的模型，该模型从同时具有两种不确定性（粗糙度和模糊性）的空间数据中提取空间模糊决策规则。 模糊熵和模糊交叉熵用于使用提取的规则来度量未见对象的模糊决策的准确性。 本文给出了神经管先天性缺陷的一个例子。 将基于粗糙模糊集的模型的识别结果与两种经典规则提取方法和三种常用的基于模糊集的规则提取模型的识别结果进行了比较。 比较结果支持所建立的规则提取模型在同时处理具有粗糙性和模糊性的空间数据方面是有效的。
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