-
题名基于可辨识矩阵的属性约简算法
被引量:7
- 1
-
-
作者
官礼和
-
机构
重庆交通大学信息与计算科学研究所
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期3-5,共3页
-
基金
高等学校高层次人才启动基金资助项目(2004-2-19)
重庆市自然科学基金资助项目(2007BB2396)
-
文摘
属性约简是Rough集理论研究中的一个关键问题,已有的算法大致可以分为增加策略和删除策略2类,都是采用不同的启发式或适应值函数来选择属性。该文提出一种基于属性在可辨识矩阵中出现频率的新算法,以核为基础,不断从可辨识矩阵中选入出现频率最高的属性,直到可辨识矩阵元素集为空。为了得到Pawlak约简,算法增加了反向删除操作。实验分析表明该方法比其他方法快且有效。
-
关键词
粗糙集
pawlak约简
可辨识矩阵
属性频率
-
Keywords
Rough sets
pawlak reduction
discernibility matrix
attribute frequency
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名全粒度粗糙集属性约简
被引量:5
- 2
-
-
作者
邓大勇
-
机构
浙江师范大学行知学院
-
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期230-235,共6页
-
基金
浙江省自然科学基金项目(No.LY15F020012)资助~~
-
文摘
全粒度粗糙集是一种动静结合的粗糙集模型,在一定程度上可以表示人类认识的复杂性、多样性和不确定性.文中定义概念的全粒度属性约简,完善全粒度粗糙集属性约简的定义.探索概念的全粒度属性约简、全粒度绝对约简及全粒度Pawlak约简的性质,指明这些属性约简之间的关系,有助于全粒度属性约简的实际应用及启发式算法的产生.
-
关键词
全粒度粗糙集
概念的全粒度属性约简
全粒度绝对约简
全粒度pawlak约简
属性约简
-
Keywords
Entire-Granulation Rough Sets, Entire-Granulation Attribute Reducts for a SingleConcept, Entire-Granulation Absolute Reducts, Entire-Granulation pawlak Reducts,Attribute Reducts
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名可区分度与全粒度属性约简
被引量:6
- 3
-
-
作者
姚坤
邓大勇
吴越
-
机构
浙江师范大学数学与计算机科学学院
浙江师范大学行知学院
-
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期699-708,共10页
-
基金
浙江师范大学网络空间安全浙江省一流学科资助~~
-
文摘
全粒度粗糙集时空复杂度较高,难于计算属性约简.针对此问题,文中利用等价类定义信息系统中的可区分度,并研究其性质,证明基于可区分度的属性约简等价于绝对约简.定义决策系统中的正区域可区分度,并探究其性质,证明基于正区域可区分度约简是全粒度Pawlak约简的超集,但绝大部分情况下等于全粒度Pawlak约简,可作为全粒度Pawlak约简的近似.理论分析和实验表明,相比其它属性约简算法,基于正区域可区分度约简在计算复杂度和分类准确率等方面具有较大优势.
-
关键词
全粒度粗糙集
可区分度
属性约简
正区域可区分度
全粒度pawlak约简
-
Keywords
Entire-Granulation Rough Sets
Distinguishability
Attribute Reduction
Positive Region Distinguishability
Entire-Granulation pawlak Reduct
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-