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题名动态邻域粒化方式下的属性约简研究
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作者
邓安生
赵梓旭
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机构
大连海事大学信息科学技术学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第8期327-333,共7页
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文摘
在邻域粗糙集研究中,往往通过给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化。若在粒化过程中给定的半径较大,导致不同类别的样本将落入同一邻域中,则会引起信息粒化不精确和不一致。为解决上述问题,考虑到总体样本分布和在约简过程中属性和标签之间的关系对选择邻域半径的影响,提出一种动态邻域的信息粒化机制,然后构造了动态邻域粗糙集模型。在此基础上提出一种多准则属性评估方法,使用前向贪心搜索策略实现了约简求解。在12个公共数据集上进行仿真测试,结果表明,与传统的邻域粗糙集等得到的约简相比,所提方法对不同的数据集可选择合适数量的属性,且提供更高的分类精度。
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关键词
信息粒化
动态邻域
粗糙集
多准则属性约简
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Keywords
Information granulation
Dynamic neighborhood
Rough set
Multi-criteria attribute reduction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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