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基于粗糙集理论，研究连续属性离散化问题的本质特点，提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想，设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息熵等主流聚类方法的特点，并基于这种结构模型，给出了相应离散化方法的应用要点。
粗糙集连续属性离散化模型研究与应用要点分析
【摘 要】
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基于粗糙集理论，研究连续属性离散化问题的本质特点，提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想，设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息
【机 构】
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同济大学CIMS研究中心,上海电力学院,上海海事大学电气系,上海大众汽车有限公司
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年8期
【基金项目】
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中德政府合作项目(编号:20002DFG00027)资助;江苏省科技攻关项目:基于Internet网络的数控设备远程监控与诊断系统;项目编号:BE2002014
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