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基于粗糙集理论的不完备数据填补方法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2008-02-21

Journal:计算机工程与应用

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:44

Issue:6

Page Number:175-177

ISSN No.:1002-8331

Key Words:粗糙集;相似关系;扩充辨识矩阵

Abstract:ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力,但依然会出现一些不完备信息.利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息,对遗失属性进行填充,从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善,同时还具备了初步排除噪声数据的能力,在性能上也有了很大的提高,实验表明改进的算法具有很好的实用价值.

Pre One:Dimension reduction of latent semantic indexing extracting from local feature space

Next One:基于复合层次包围盒的实时碰撞检测研究