CẤU TẠO VÀ TÍNH CHẤT MẠNG TINH THỂ

Trang chủ » định Nghĩa Năng Lượng Mạng Lưới Tinh Thể » CẤU TẠO VÀ TÍNH CHẤT MẠNG TINH THỂ

Có thể bạn quan tâm

Rút Gọn Thuộc Tính Trong Bảng Quyết Định Theo Tiếp CậnNguyen Giang

2021

TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

Từ khóa » định Nghĩa Năng Lượng Mạng Lưới Tinh Thể