基于模糊C均值与RS理论结合的模式分类方法及应用

摘要：

RS(Rough Set)理论具有对不完整数据进行分析和推理、发现数据间的关系、优化条件属性组合的能力,但只能处理量化数据.文章提出了将连续属性量化的最优化思想,借助模糊C均值算法实现了连续属性量化,探讨了基于模糊C均值与ＲＳ理论结合的模式分类方法,并给出了一个应用实例.

关键词：模糊C均值、智能信息处理、RS理论、模式分类、属性选择

所属期刊栏目：29

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金49874033

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：64-66