基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法

发布时间：2018-03-12 11:43

  本文选题：粗糙集　切入点：Vague粗糙集　出处：《运筹与管理》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。
[Abstract]:An attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed to solve the problem of data redundancy in complex system analysis. Firstly, the related concepts of Vague rough set are extended. The extended information entropy and generalized information entropy model of Vague rough set are proposed. Secondly, the attribute importance measurement and attribute reduction principle based on information entropy are studied. Furthermore, a supervised attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed. Finally, the performance of the algorithm is verified by UCI database, and the results show that the algorithm is practical and effective.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;军事科学院军事战略研究部;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2015M582874) 军队科研“十二五”计划资助项目(14QJ003-032)
【分类号】：TP18

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本文编号：1601408