文件名称:
动态不完整信息系统中基于粗糙集的增量式知识学习方法
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：如今，随着数据集的快速增长，信息系统中的对象集可能会在新信息到达时及时发展。 为了处理实际决策问题中的数据缺失和信息不完整，本文提出了一种基于矩阵的动态不完全信息系统增量式方法。 将具有四个不同扩展关系（公差关系，相似关系，有限公差关系和特征关系）的三个矩阵（支持矩阵，准确性矩阵和覆盖率矩阵）引入到不完整的信息系统中，以动态地引入知识。 图示说明了所提出的知识更新方法的过程。 对9个UCI数据集和具有数百万条记录的大型数据集进行了广泛的实验评估，验证了我们提出的方法的可行性。
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