粗糙集约简属性源代码

基于粗糙集理论的多属性决策，邢雨珍，，粗糙集理论是一种新型软计算方法，是分析和处理模糊和不确定信息的有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类

java实现粗糙集代码，仅供参考

关于粗糙集的matlab程序代码，供大家交流学习使用

针对决策粗糙集属性约简在引入代价后分类精度不高的问题，对其中代价敏感与分类精度的平衡进行了研究。将分类总代价和近似分类质量作为属性约简过程中的约束条件，结合模拟退火方法，提出了一种基于代价敏感和近似分

该研究提出了一种改进的区分矩阵方法，从而更好地对粗糙集的属性进行约简。

阐明了变精度粗糙集模型中,经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似不再具有非单调递减特征，在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象，约简过程具有不稳定性；但决策类下近似不会出现跳跃现象，可以

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法，包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上，针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷，提出一种融合

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基于混沌遗传算法的粗糙集知识约简算法

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