不完备信息的粗糙集-贝叶斯识别方法

被引：9

作者：

钟波

罗会亮

机构：

[1] 重庆大学数理学院

来源：

重庆大学学报 | 2008年 / 01期

关键词：

粗糙集; 不完备信息模式; 粗集贝叶斯定理; 识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了对不完备信息进行有效识别,引入粗集贝叶斯定理,结合粗集约简识别方法,建立基于粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,归纳出不完备信息模式的一种统计意义上的识别方法。实验表明,与区分矩阵属性约简识别法和贝叶斯分类器识别法相比,此方法在识别不完备信息模式时准确率更高,实用性更强。

引用

页码：74 / 76+82 +82

页数：4

共 12 条

[1]

Rough sets, decision algorithms and Bayes' theorem [J].

Pawlak, Z .

EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2002, 136 (01) :181-189

[2]

ROUGH SETS [J].

PAWLAK, Z .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER & INFORMATION SCIENCES, 1982, 11 (05) :341-356

[3]

一种基于区分矩阵的属性约简算法 [J].

胡彧 ;

李智玲 ;

李春伟 .

计算机应用, 2006, (S1) :80-82

[4]

基于粗糙集和贝叶斯理论的IT项目风险规则挖掘 [J].

卢新元 ;

张金隆 .

计算机工程与应用 , 2006, (22) :12-15+29

[5]

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法 [J].

王永强 ;

律方成 ;

李和明 .

中国电机工程学报, 2006, (08) :137-141

[6]

不完备信息系统下的不确定性度量方法 [J].

代劲 ;

胡峰 .

计算机应用, 2006, (01) :198-201

[7]

基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测 [J].

文琪 ;

彭宏 ;

徐志根 .

西南交通大学学报, 2005, (05) :659-662+672

[8]

贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断 [J].

朱永利 ;

吴立增 ;

李雪玉 .

中国电机工程学报, 2005, (10) :159-165

[9]

不完备信息系统中基于加权联系度的粗集模型拓展 [J].

赵翔 ;

刘同明 ;

向一丹 .

计算机应用, 2005, (04) :824-826

[10]

粗糙集理论与方法.[M].张文修等编著;.科学出版社.2001,

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