典型文献
基于Bayesian直觉模糊粗糙集的数据分类方法
文献摘要：
在直觉模糊集和粗糙集理论基础上,结合Bayesian概率和近似关系,提出了Bayesian直觉模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先,在粗糙集的基础上,定义了基于直觉模糊粗糙集上的Bayesian概率,结合直觉模糊近似关系和模糊矩阵,给出了直觉模糊等价关系,并讨论了其性质;其次,根据直觉模糊集和截集的特性,得到基于Bayesian直觉模糊粗糙集的等价类,并进一步给出了上、下近似的划分方法,求出正、负域和边界域并计算近似精度;最后,在UCI数据集上,分析验证该模型的有效性,该模型能较好地分类含有模糊信息的数据.
文献关键词：
Bayesian粗糙集;直觉模糊集;直觉模糊等价关系;近似精度;数据分类
中图分类号：
作者姓名：
薛占熬;李永祥;姚守倩;荆萌萌
作者机构：
河南师范大学计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007;智慧商务与物联网技术河南省工程实验室,河南 新乡453007
文献出处：
引用格式：
[1]薛占熬;李永祥;姚守倩;荆萌萌-.基于Bayesian直觉模糊粗糙集的数据分类方法)[J].山东大学学报（理学版）,2022(05):1-10
A类：
直觉模糊等价关系
B类：
Bayesian,直觉模糊粗糙集,数据分类,分类方法,直觉模糊集,粗糙集理论,模糊矩阵,截集,下近似,划分方法,边界域,近似精度,UCI,分析验证,模糊信息
AB值：
0.201476
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