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为了获得高效率和更简洁的知识,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究.该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题,并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念.实验结果表明该方法是有效的.提出了粗集理论下的几个新概念,如:必要选择子,核选择子集,约简选择子集和所产生复合的评价指标.
示例学习扩张矩阵的粗糙计算
【摘 要】
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为了获得高效率和更简洁的知识,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究.该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题,并应用遗传算法获取示例学习中的最
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,中国科学院合肥智能机械研究所,澳大利亚迪肯大学
【出 处】
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中国科学技术大学学报
【发表日期】
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2004年期
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