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Feature selection in mixed data: A method using a novel fuzzy rough set-based information entropy
Feature selection in mixed data: A method using a novel fuzzy rough set-based information entropy
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Feature selection in mixed data: A method using a novel fuzzy rough set-based information entropy

Zhang, Xiao ; Mei, Changlin ; Chen, Degang ; Li, Jinhai

Pattern recognition, 2016-08, Vol.56, p.1-15 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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2
Maximal-Discernibility-Pair-Based Approach to Attribute Reduction in Fuzzy Rough Sets
Maximal-Discernibility-Pair-Based Approach to Attribute Reduction in Fuzzy Rough Sets
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Maximal-Discernibility-Pair-Based Approach to Attribute Reduction in Fuzzy Rough Sets

Dai, Jianhua ; Hu, Hu ; Wu, Wei-Zhi ; Qian, Yuhua ; Huang, Debiao

IEEE transactions on fuzzy systems, 2018-08, Vol.26 (4), p.2174-2187 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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3
Evaluation of renewable power sources using a fuzzy MCDM based on cumulative prospect theory: A case in China
Evaluation of renewable power sources using a fuzzy MCDM based on cumulative prospect theory: A case in China
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Evaluation of renewable power sources using a fuzzy MCDM based on cumulative prospect theory: A case in China

Wu, Yunna ; Xu, Chuanbo ; Zhang, Ting

Energy (Oxford), 2018-03, Vol.147, p.1227-1239 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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4
A survey of decision making methods based on certain hybrid soft set models
A survey of decision making methods based on certain hybrid soft set models
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A survey of decision making methods based on certain hybrid soft set models

Ma, Xueling ; Liu, Qi ; Zhan, Jianming

The Artificial intelligence review, 2017-04, Vol.47 (4), p.507-530 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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5
A survey of parameter reduction of soft sets and corresponding algorithms
A survey of parameter reduction of soft sets and corresponding algorithms
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A survey of parameter reduction of soft sets and corresponding algorithms

Zhan, Jianming ; Alcantud, José Carlos R.

The Artificial intelligence review, 2019-10, Vol.52 (3), p.1839-1872 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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6
ZBWM: The Z-number extension of Best Worst Method and its application for supplier development
ZBWM: The Z-number extension of Best Worst Method and its application for supplier development
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ZBWM: The Z-number extension of Best Worst Method and its application for supplier development

Aboutorab, Hamed ; Saberi, Morteza ; Asadabadi, Mehdi Rajabi ; Hussain, Omar ; Chang, Elizabeth

Expert systems with applications, 2018-10, Vol.107, p.115-125 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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7
Attribute reduction for multi-label learning with fuzzy rough set
Attribute reduction for multi-label learning with fuzzy rough set
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Attribute reduction for multi-label learning with fuzzy rough set

Lin, Yaojin ; Li, Yuwen ; Wang, Chenxi ; Chen, Jinkun

Knowledge-based systems, 2018-07, Vol.152, p.51-61 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Risk assessment and management of excavation system based on fuzzy set theory and machine learning methods
Risk assessment and management of excavation system based on fuzzy set theory and machine learning methods
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Risk assessment and management of excavation system based on fuzzy set theory and machine learning methods

Lin, Song-Shun ; Shen, Shui-Long ; Zhou, Annan ; Xu, Ye-Shuang

Automation in construction, 2021-02, Vol.122, p.103490, Article 103490 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
Ensemble feature selection using bi-objective genetic algorithm
Ensemble feature selection using bi-objective genetic algorithm
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Ensemble feature selection using bi-objective genetic algorithm

Das, Asit K ; Das, Sunanda ; Ghosh, Arka

Knowledge-based systems, 2017-05, Vol.123, p.116-127 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
Fuzzy rough sets and fuzzy rough neural networks for feature selection: A review
Fuzzy rough sets and fuzzy rough neural networks for feature selection: A review
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Fuzzy rough sets and fuzzy rough neural networks for feature selection: A review

Ji, Wanting ; Pang, Yan ; Jia, Xiaoyun ; Wang, Zhongwei ; Hou, Feng ; Song, Baoyan ; Liu, Mingzhe ; Wang, Ruili

Wiley interdisciplinary reviews. Data mining and knowledge discovery, 2021-05, Vol.11 (3), p.e1402-n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: Wiley Periodicals, Inc

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