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题名基于确定性因子的启发式属性值约简模型
被引量：5
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作者
余顺坤
闫泓序
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机构
华北电力大学经济与管理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期469-474,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018QN066)。
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文摘
现有属性值约简模型程序复杂,难以实现,而且模型所提取的关键信息往往过于追求简明,会削弱决策系统的表达能力。为解决以上问题,提出一种基于确定性因子的启发式属性值约简模型。首先,构造几种不同性质的属性集工具,并给出其相关定理及证明;同时开发一种约简信息函数,从而为约简属性赋值;然后,将确定性因子作为启发信息,并采用自底向上式分层搜索策略来构建启发式属性值约简模型,并以程序伪代码的形式直观展示模型的布置路径与运行流程;最后,采用已有研究中的模拟数据开展模型的应用与验证,并对模型的优势、适用性与延展性展开总结与讨论。结果表明,新模型可行有效,易于编程实现;对数据特征要求低,适合一般性专家系统;所提取的价值信息多元简约,泛化性强,不丢失决策系统的关键信息。
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关键词
属性值约简
粗糙集
数据挖掘
知识发现
规则提取算法
归纳规则分类器
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Keywords
attribute value reduction
rough set
data mining
knowledge discovery
rule extraction algorithm
inductive rule classifier
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
C931.1
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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