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上传时间: 2021-02-24
详细说明：本文提出了一种使用模糊粗糙集进行维降维的鲁棒方法，其中降维结果可以反映在所有可能参数上获得的约简。 在这里，在所有可能的参数上获得的折减意味着在不同程度的鲁棒性下获得的所有折减以处理噪声。 这种方法完全不同从现有的模糊粗糙约简方法。 差异体现在三个方面：概念，工具和算法。 首先，以新的方式重新定义了属性约简的关键概念。 也就是说，鲁棒的模糊粗糙还原， 为了反映在所有可能参数上获得的经典约简，提出了简化为鲁棒约简的方法。 新的“强大的还原”不是条件属性的清晰子集； 相反，它是一个模糊子集，其最有趣的属性是鲁棒归约的任何割集都是某个参数的经典归约。 其次，用于衡量可分辨能力的工具与现有的可分辨性措施不同。 在本文中，考虑了每个属性对错误分类和扰动的鲁棒性。 通过同时考虑鲁棒性和可分辨性，设计了一个鲁棒的模糊可分辨性矩阵。 最后，基于鲁棒模糊可辨矩阵设计了用于找到鲁棒归约的算法，这与用于经典归约的现有算法完全不同。
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