Abstract - Ett av de största hindren mot nuvarande fuzzy modellering tekniker är dataset dimensionalitet. För att dessa tekniker ska vara effektiva utförs vanligen ett redundansavtagande steg i förväg. Rough Set Theory (RST) har använts som en sådan datauppsättning pre-processor med stor framgång, men det är beroende av en skarp datauppsättning; viktig information kan han förlora som ett resultat av kvantisering. I detta dokument föreslås en ny dimensionalitetsreduktionsteknik som.anställer en hybrid variant av grova uppsättningar, fuzzy-mugh uppsättningar, för att undvika denna informationsförlust.
En ny dimensionalitet reduktion teknik som använder en hybrid variant av grova uppsättningar, fuzzy-rough set, för att undvika denna informationsförlust REF.
Fuzzy-rough sets for descriptive dimensionality reduction
{'venue': "2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence. 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems. FUZZ-IEEE'02. Proceedings (Cat. No.02CH37291)", 'journal': "2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence. 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems. FUZZ-IEEE'02. Proceedings (Cat. No.02CH37291)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}