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上传时间: 2012-03-30
详细说明： 提出一种基于半监督学习的粗糙集知识约简算法(SLRS). SLRS 基于对信息论基本概念的引申定义, 描述了 各条件属性的重要程度以及相互之间的依赖关系. 对于数据库中某些记录属性域存在的缺失值, 基于半监督学习进 行启发式属性值约简, 进而求取粗糙集约简决策表, 即使在现有知识不足或信息不完备的情况下, 也能通过半监督学 习构造新的规则补充到知识库中. 样例分析及在UCI 数据集上的实验结果均表明了所提出算法的合理性和有效性.
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