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基于优化可辨识矩阵的多粒度粗糙集属性约简算法
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作者 宋苏洋 叶军 +1 位作者 曾广财 孙清 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期52-62,共11页
为了解决多粒度粗糙集中构造可辨识矩阵计算量过大等问题,提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多粒度属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度空间,输出各粒度空间的优化可辨识矩阵中的核属性,用于求解最终约简,对约简集... 为了解决多粒度粗糙集中构造可辨识矩阵计算量过大等问题,提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多粒度属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度空间,输出各粒度空间的优化可辨识矩阵中的核属性,用于求解最终约简,对约简集进行反向冗余检测,避免存在冗余属性。结果表明:该算法能够有效降低时间复杂度,提升约简效率。实例和多个UCI数据集的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 多粒度粗糙集 粒度空间 优化可辨识矩阵 属性约简算法
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