基于模糊粗糙集的知識獲取算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文首先系統(tǒng)地總結了模糊粗糙集的研究成果及發(fā)展趨勢，根據(jù)模糊粗糙近似推演方式的不同，主要形成了三種從不同角度研究的模糊粗糙集。 其次，本文重點對屬性模糊化方法——模糊聚類分析方法進行了研究，給出了復合屬性模糊化的一般方法。本文引入模糊C均值聚類算法用以模糊化連續(xù)屬性，并通過聚類有效性分析來確定最佳的分類數(shù)目，克服了目前屬性模糊化方法需要人為地規(guī)定劃分的類數(shù)，幾乎不考慮信息系統(tǒng)的具體的屬性值等缺點。將屬性模糊化得到的屬性隸屬度矩陣

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