信息觀下基于不一致鄰域矩陣的屬性約簡
本文關(guān)鍵詞:信息觀下基于不一致鄰域矩陣的屬性約簡
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【摘要】:信息觀下研究鄰域決策系統(tǒng)的屬性約簡是一種新穎的思路.通過分析論域下某樣本鄰域中其他樣本與該樣本決策屬性值的異同,定義不一致鄰域矩陣.在計(jì)算屬性重要度時(shí),利用不一致鄰域減少在原條件屬性基礎(chǔ)上增加一個(gè)屬性后條件熵的計(jì)算時(shí)間.分析得到鄰域系統(tǒng)下條件熵與正域的關(guān)系,提出一種信息觀下基于不一致鄰域矩陣的屬性約簡算法,并分析該算法與其他算法的內(nèi)在聯(lián)系.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出算法的有效性.
【作者單位】: 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;太原理工大學(xué)國際教育交流學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 粗糙集 鄰域矩陣 條件熵 屬性約簡
【基金】:人社部留學(xué)回國人員科技活動(dòng)擇優(yōu)資助項(xiàng)目(2013-68) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014011018-2) 山西省回國留學(xué)人員科研項(xiàng)目(2013-033) 山西省留學(xué)回國人員科技活動(dòng)擇優(yōu)資助項(xiàng)目(2013年度)
【分類號(hào)】:TP18
【正文快照】: 0引言粗糙集理論[1]自1982年被提出以來,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于屬性約簡[2]、規(guī)則挖掘[3]、知識(shí)分類[4]、輔助決策[5]、圖像分割[6]等領(lǐng)域.其中,屬性約簡是在刪除冗余信息后,不改變信息系統(tǒng)分類或者決策能力,從而簡化了數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度.因此,屬性約簡已經(jīng)是粗糙集的主要研究內(nèi)容之
【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):882610
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