【摘 要】
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在许多现实应用领域中,由于数据标注代价昂贵,且数据往往呈现动态变化,因此存在大量弱标记的不完备数据.针对上述复杂应用场景,本文以粒计算理论为基础,从区分性视角给出不完
【机 构】
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江西农业大学 计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045;江西农业大学 软件学院,江西 南昌 330045;江西农业大学 计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045;江西科技学院 信息技术研究
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在许多现实应用领域中,由于数据标注代价昂贵,且数据往往呈现动态变化,因此存在大量弱标记的不完备数据.针对上述复杂应用场景,本文以粒计算理论为基础,从区分性视角给出不完备数据的区分对概念,同时给出属性相对重要度的度量方法,并设计面向弱标记不完备决策系统的属性约简算法.该算法能在迭代过程中不断缩减搜索空间,提高属性约简效率;并根据实例的动态变化情况,分析属性约简的动态更新机制;在此基础上,设计了半监督条件下的增量式属性约简算法.最后,通过实验验证了算法的可行性和有效性.
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