粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型

刘洋 1; 周清雷 1; 冯博琴 2

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粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型

更新时间：2025-07-09

- 粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型
- A Weighted Fuzzy Rough Sets Model with Hybrid-Attribute Reduction in Granular Computing
- 西安交通大学学报 2011年45卷第10期页码：43-47
- 作者机构：
  
  郑州大学信息工程学院,郑州,450001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2011-01-22. 作者简介: 刘洋(1984-),男,博士,讲师. 基金项目: 国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA010408)
- DOI：
  中图分类号： TP391
- 网络首发：2011-10-10，
  
  纸质出版：2011
- 稿件说明：
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刘洋 1, 周清雷 1, 冯博琴 2. 粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型[J]. 西安交通大学学报, 2011,45(10):43-47.

A Weighted Fuzzy Rough Sets Model with Hybrid-Attribute Reduction in Granular Computing[J]. 2011, 45(10): 43-47.
刘洋 1, 周清雷 1, 冯博琴 2. 粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型[J]. 西安交通大学学报, 2011,45(10):43-47. DOI：

A Weighted Fuzzy Rough Sets Model with Hybrid-Attribute Reduction in Granular Computing[J]. 2011, 45(10): 43-47. DOI：

摘要

针对权重粗糙集模型不能有效处理非平衡混合数据的问题

对权重论域上的各种类型变量进行分析并建立统一的模糊等价关系

提出混合数据上的权重模糊粗糙集模型

并利用该模型构造出带权模糊等价空间上的混合属性约简算法.混合属性约简算法产生的模糊软划分可以克服权重论域上离散硬划分产生的信息损失.在非平衡混合数据集上进行的实验结果表明

与基于权重粗糙集的算法相比

基于权重模糊粗糙集模型的属性约简算法的平均分类精度提高了11.9%.

Abstract

In order to solve the problem that weighted rough sets model lacks a mechanism to deal with mixed and imbalanced data

a unified fuzzy equivalent relationship for analyzing different types of features in weighted domain is established

and a weighted fuzzy rough sets model is proposed to deal with mixed data. Furthermore

a hybrid attribute-reduction algorithm is constructed based on the weighted fuzzy rough sets model. Compared with the classical crisp partition

the hybrid algorithm can avoid information loss through fuzzy soft partition generated by the model. Experimental results on imbalanced and mixed data sets show that the proposed weighted fuzzy rough sets model can not only select fewer features than weighted rough sets model

but also improve the average classification performance of the reduced attribute set on learning methods by 11.9%.

关键词

Keywords

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