一种基于概率粗糙集的属性约简加速算法

发布时间：2017-11-29 20:07

  本文关键词：一种基于概率粗糙集的属性约简加速算法

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【摘要】：介绍了基于概率粗糙集模型的启发式属性约简算法,提出了概率粗糙集模型中的概率近似精度和改进概率近似精度的增量更新机制,通过比较概率近似精度的更新值得到属性核,然后通过比较改进概率近似精度的值逐步得到概率粗糙集中的属性约简。最后提出了一种概率粗糙集模型中属性核与属性约简的加速求解算法,并举例说明了所提算法的有效性和可行性。
【作者单位】： 内江师范学院数学与信息科学学院;西南交通大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61175047)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-12-30返修日期:2015-05-04本文受国家自然科学基金项目(61175047)资助。1引言粗糙集理论是一种有效处理模糊、不确定问题的数学工具,已被成功应用到许多研究领域,如机器学习、数据挖掘、知识发现和智能数据分析等[1-4]。属性约简是粗糙集理论中最重要的研究内容

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