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基于高斯核的模糊粗糙集：模型，不确定性测度和应用
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文件大小: 570kb
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上传时间: 2021-02-23
详细说明：内核方法和粗糙集是机器学习和智能系统领域中的两个普遍追求。 核方法将数据映射到更高维的特征空间，在该特征空间中，分类任务的结果结构是线性可分离的：而粗糙集则利用关系来使宇宙粒化，并使用归纳的知识颗粒来近似解决手头问题中存在的任意概念。 。 尽管这两种方法似乎没有联系，但是内核方法和粗糙集都明确或隐式地驻留在关系矩阵上，以表示样本信息的结构。 基于此观察，我们通过将高斯核与模糊粗糙集结合起来将这些方法结合起来，并提出了基于高斯核逼近的模糊粗糙集模型。 模糊的T-等价关系构成了大多数模糊粗糙集模型的基础。 证明了与高斯核的模糊关系是自反的，对称的和可传递的。 为了进行模糊粗糙数据分析，引入了高斯核
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