本文選題：粗糙集　切入點(diǎn)：Vague粗糙集　出處：《運(yùn)籌與管理》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對復(fù)雜系統(tǒng)分析中的數(shù)據(jù)信息冗余問題,提出一種基于Vague粗糙集信息熵的屬性約簡算法。首先,對Vague粗糙集相關(guān)概念進(jìn)行拓展,提出Vague粗糙集的擴(kuò)展信息熵和廣義信息熵的模型;其次,對基于信息熵的屬性重要性度量和屬性約簡原理進(jìn)行研究,進(jìn)而提出了一種基于Vague粗糙集信息熵的監(jiān)督式屬性約簡算法;最后,選取UCI數(shù)據(jù)庫對算法性能進(jìn)行驗(yàn)證,計(jì)算結(jié)果表明該算法實(shí)用有效。
[Abstract]:An attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed to solve the problem of data redundancy in complex system analysis. Firstly, the related concepts of Vague rough set are extended. The extended information entropy and generalized information entropy model of Vague rough set are proposed. Secondly, the attribute importance measurement and attribute reduction principle based on information entropy are studied. Furthermore, a supervised attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed. Finally, the performance of the algorithm is verified by UCI database, and the results show that the algorithm is practical and effective.
【作者單位】： 中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;軍事科學(xué)院軍事戰(zhàn)略研究部;
【基金】：中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M582874) 軍隊(duì)科研“十二五”計(jì)劃資助項(xiàng)目(14QJ003-032)
【分類號】：TP18

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本文編號：1601408