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冀俊忠 (冀俊忠.) (学者:冀俊忠) | 张子腾 (张子腾.) | 杨翠翠 (杨翠翠.)

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一种面向部分标记异质数据的粗糙集属性约简方法涉及数据挖掘。本发明的目的是解决现有粗糙集属性约简方法无法同时直接处理异质数据和部分标记数据的问题,提出了一种面向部分标记异质数据的粗糙集属性约简方法。首先, 引入了HEOM距离来度量异质数据的不可分辨关系, 从而导出了一种面向异质数据的等价类粒子的划分方法;其次, 构造了一种反映不可分辨关系的等价类粒子的结构信息, 不依赖数据标签就可以衡量部分标记数据中属性的分类判别能力;最后, 发展了能够在部分标记数据上进行属性评价的广义依赖度, 实现了一种面向部分标记异质数据的粗糙集属性约简方法。

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专利基本信息 :

专利类型: 发明申请

申请(专利)号: CN202110086066.7

申请日期: 2021-01-22

公开(公告)日: 2021-05-07

公开(公告)号: CN112765429A

申请(专利权): 北京工业大学

法律状态: 实质审查

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