A New Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough Set and Knowledge Granulation
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The knowledge characteristics weighting plays an extremely important role in effectively and accurately classifying knowledge.
Most of the existing characteristics weighting methods always rely heavily on the experts’ a priori knowledge, while rough set weighting method does not rely on experts’ a priori knowledge and can meet the need of objectivity.
However, the current rough set weighting methods could not obtain a balanced redundant characteristic set.
Too much redundancy might cause inaccuracy, and less redundancy might cause ineffectiveness.
In this paper, a new method based on rough set and knowledge granulation theories is proposed to ascertain the characteristics weight.
Experimental results on several UCI data sets demonstrate that the weighting method can effectively avoid subjective arbitrariness and avoid taking the nonredundant characteristics as redundant characteristics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shi, Zhenquan& Chen, Shiping. 2018. A New Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough Set and Knowledge Granulation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130607
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shi, Zhenquan& Chen, Shiping. A New Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough Set and Knowledge Granulation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130607
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shi, Zhenquan& Chen, Shiping. A New Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough Set and Knowledge Granulation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130607
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130607
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر