粗集理论中连续属性的广义离散化

摘要：

提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法,其特点是在离散化过程中强调类别可分离性. 首先拓展已有的基于断点划分的离散化定义, 给出基于类别可分离性的广义离散化定义; 然后描述了广义离散化算法并进行时间复杂性分析; 最后利用辐射源信号进行了仿真实验. 结果表明, 该方法能有效离散区间属性决策系统, 简化分类器的设计和提高识别率, 从而拓展了粗集理论的应用范围.

关键词：粗集理论、连续属性、离散化、特征选择、识别

所属期刊栏目：20

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后科学基金69574026;电子对抗技术预研项目NEWL51435QT220401;教育部高校骨干教师资助计划教技司[2000]65号

在线出版日期：2005-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：372-376