基于灰粗糙支持向量机的连续多属性预测方法

摘要：

针对多属性且属性值为连续的决策系统进行预测,提出了灰粗糙支持向量机预测方法.首先采用灰色关联分析计算出条件属性相对于决策属性的重要度；然后对连续属性进行离散化,结合Pawlak属性重要度与灰关联度进行约简；最后将约简后的条件属性作为影响因子,并基于支持向量机对决策属性进行预测.应用实例结果表明了该方法的有效性和可行性.

关键词： Grey correlation analysis Rrough set Support vector machine Multi-attribute Prediction

作者: 王晨曦

作者单位: 漳州职业技术学院计算机工程系 漳州363000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 36-36

在线出版日期: 2012-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）