IFROWANN 文献解读

摘要：不平衡模糊粗糙有序加权最近邻分类，基于粗糙集理论中的上下近似，定义了自己的模糊粗糙上下近似，但在FRNN分类器中，对多数类和少数类并没有做不同处理。因此，在本文中，引入了owa有序加权算子来对不平衡数据进行调节。

FRNN：

P下近似实际上选出的是不在正域中且相似度高的；N下近似实际上选出的是不在负域且相似度高的；

P上近似实际上选出的是是正类且相似度高的；P下近似实际上选出的是是负类且相似度高的；

经过推算，容易得到算出正负上下近似即可算出结果。

OWA：有序加权平均算子

IFROWANN:以上两种方法结合。最终的效果主要取决R模糊关系的选择和权向量的选择

（r控制在p-n）

n;p分别为负类正类的样本数。

最终确定为第六组权向量和以平均定义的模糊关系R分类效果最好。（做了3*6=18组对比实验）