粗集理论中连续属性的广义离散化

提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法, 其特点是在离散化过程中强调类别可分离性. 首先拓展已 有的基于断点划分的离散化定义, 给出基于类别可分离性的广义离散化定义; 然后描述了广义离散化算法并进行 时间复杂性分析; 最后利用辐射源信号进行了仿真实验. 结果表明, 该方法能有效离散区间属性决策系统, 简化分 类器的设计和提高识别率, 从而拓展了粗集理论的应用范围.