【摘 要】
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针对烤烟烟叶的分级问题,提出了一种基于粗糙集理论的智能分级方法。为了适应烟叶分级的特点,将粗糙集理论予以扩展和改进,给出了相应的离散化和属性约简算法。同时构造了烟
【机 构】
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深圳信息职业技术学院计算机应用系,国防科技大学信息系统与管理学院
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针对烤烟烟叶的分级问题,提出了一种基于粗糙集理论的智能分级方法。为了适应烟叶分级的特点,将粗糙集理论予以扩展和改进,给出了相应的离散化和属性约简算法。同时构造了烟叶分组、分级的二级推理模型,以实现合理粒度的知识获取。通过烟叶的化学指标进行"部位"和"颜色"上的并行分组,可得到各自的推理规则以及影响指标和相应的重要度。在规则推理获得烟叶的分组后,借助所有化学指标的重要度进行多属性决策判定得到烟叶的分级。实验结果表明该方法有效可靠,并优于同类其他方法。
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