基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法

发布时间：2018-01-14 06:05

  本文关键词：基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法　出处：《控制与决策》2017年06期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 粗糙集 邻域关系 双重粒化准则 属性约简 快速算法

【摘要】：由于可以从多粒度、多层次的角度对名词型和数值型属性并存的混合数据进行有效处理,邻域多粒度粗糙集模型受到了广泛关注.为了有效降低属性约简计算过程中的迭代次数,实现邻域多粒度粗糙集模型的快速属性约简算法,基于双重粒化准则,深入分析不同属性子集序列和邻域半径对正域的影响,结合正域在属性子集和邻域半径共同作用下的单调性,提出一种基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法,并通过理论分析与实例对比验证了算法的有效性和优越性.
[Abstract]:The mixed data with both noun and numeric attributes can be processed effectively from multi-granularity and multi-level angles. In order to reduce the number of iterations in the process of attribute reduction, the fast attribute reduction algorithm of neighborhood multi-granularity rough set model is realized, which is based on double granulation criterion. The effects of different attribute subset sequences and neighborhood radius on positive domain are analyzed in depth, and the monotonicity of positive domain under the joint action of attribute subset and neighborhood radius is combined. A fast reduction algorithm of neighborhood multi-granularity rough sets based on double granulation criterion is proposed. The effectiveness and superiority of the algorithm are verified by theoretical analysis and comparison with practical examples.
【作者单位】： 南京财经大学信息工程学院;南京邮电大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61403184,61105082) 南京邮电大学1311人才计划基金项目(NY2013) 江苏高校优势学科建设工程项目 国家电子商务信息处理国际联合研究中心项目(2013B01035)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0粗糙集理论[1]作为一种处理不确定性知识的数学工具,目前已广泛应用于数据挖掘、决策分析、机器学习和知识发现等领域[2-5].基于粗糙集理论的属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一,近年来得到了快速发展,取得了大量研究成果.然而,随着各领域数字化程度的不断提高,各个领域

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本文编号：1422316