【摘 要】
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粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.本文首先分析了在构建粗糙集近似集时考虑代价信息的必
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院; 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然基金项目(61876201);重庆市研究生科研创新项目(CYS18244)
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粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.本文首先分析了在构建粗糙集近似集时考虑代价信息的必要性,然后从代价敏感角度构建了误分类代价的粗糙集近似集模型,并分析了该模型下求得的近似集的相关性质.为了在多粒度空间中寻找一个合适的粒度空间来对不确定性目标概念进行近似描述,使误分类代价和测试代价之和尽可能小,给出了属性代价贡献率的定义,并提出了一种代价敏感的粒度寻优算法.实验结果表明,该算法能适用于现有代价认知场景,并在给定代价场景下求出合理的层次粒度空间结构以及不确定性目标概念的近似集.
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