Data-driven Approach to Acquisition of Variable Precision Threshold in Variable Precision Rough Set Model
数据驱动的可变精度粗糙集噪音阈值获取方法

可变精度粗糙集理论是经典粗糙集理论的一种扩展理论。它通过引入噪音阈值β，增强了对噪音数据的适应性。然而噪音阂值口多是人为设定，这要求有一定先验知识。提出一种方法，完成了数据驱动的噪音阈值β的自主式获取。仿真实验结果表明，按照此方法获取的噪音阂值β能够提高可变精度粗糙集理论获取知识的性能。