基于动态粒度商的属性约简算法

发布时间：2019-01-15 07:12

【摘要】：粗糙集理论在对不精确、不确定和不完全的数据进行分类分析和知识获取中具有突出的优势。从粒度粗细的角度动态分析了粗糙集的边界域,结合属性关联的理论定义了动态粒度商的概念。依据粒度粗细的理论,提出了一种新的属性约简算法。采用动态粒度商法选择最优归约集,抛弃了传统的先求核心,再选择最优归约集的算法。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。
[Abstract]:Rough set theory has an outstanding advantage in classifying and analyzing uncertain and incomplete data and acquiring knowledge. The boundary region of rough set is dynamically analyzed from the point of view of granularity roughness, and the concept of dynamic granularity quotient is defined based on the theory of attribute correlation. Based on the theory of grain size, a new attribute reduction algorithm is proposed. The dynamic granularity quotient method is used to select the optimal reduction set. Examples show that the proposed granularity calculation method is reliable and effective, which provides a feasible method for further research on the granularity calculation of knowledge.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;镇江高等专科学校设备科;南京理工大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP182

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2408967