一种基于粗集的实例分解归纳学习方法
本文选题：粗集 + 归纳学习 ； 参考：《管理工程学报》2001年02期
【摘要】：粗集是知识约简的一种有效工具 ,但决策表的最小约简已被证明是NP难题。对于复杂的决策表 ,由于必要的条件属性数目可能较多 ,直接用粗分析比较困难。为此本文基于粗集理论 ,给出了一种决策表的分解方法。实例表明决策表的分解可以减少知识约简的难度。这对于大型的决策表 ,有潜在的应用价值。
[Abstract]:Rough set is an effective tool for knowledge reduction, but the minimization of decision table has been proved to be a NP problem. For complex decision tables, it is difficult to use rough analysis directly because the number of necessary conditional attributes may be more. Based on rough set theory, a decomposition method of decision table is presented in this paper. The example shows that the decomposition of decision table can reduce the difficulty of knowledge reduction. This has potential application value for large decision table.
【作者单位】： 东南大学经济管理学院!南京210018 东南大学经济管理学院!南京210018 东南大学经济管理学院!南京210018
【分类号】：C934
【参考文献】
相关期刊论文 前1条
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【共引文献】
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8 汤e，
本文编号：1956606
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