计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (5): 143-146.
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摘要： 提出了一种基于概率粗糙集模型的增量式规则学习算法。该算法能够有效地从不一致和含有噪声的决策表中提取带有确定性因子和支持数的决策规则，并且所提取出的规则具有很好的抗噪声能力。同时，算法的动态调整策略可以满足规则的动态更新。最后将该算法应用于一个实例分析中，提取了满足给定参数的决策规则，分析结果验证了该算法在规则提取中的合理性。
关键词: 粗糙集 概率粗糙集 规则学习 不一致决策表
Abstract: In this paper, an incremental rule learning algorithm based on probabilistic rough set model is presented. The method can extract rules with certainty factor and supporting number from inconsistent decision table effectively, and the rules extracted by th
Key words: Rough set, Probabilistic rough set, Rules learning, Inconsistent decision table
. 一种基于概率粗糙集模型的增量式规则学习算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(5): 143-146. https://doi.org/
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