基于标记关系的模糊粗糙集模型

发布时间：2018-03-28 05:11

  本文选题：多标记分类　切入点：模糊粗糙集　出处：《模式识别与人工智能》2017年10期

【摘要】：多标记分类任务中的数据通常是高维的,直接利用高维数据建模可能导致训练效率低下,模型复杂,同时可能影响分类效果.针对多标记数据,文中提出属性-标记矩阵的概念,建立基于标记关系的模糊粗糙集模型,设计此类模型的约简算法,用于多标记数据分类任务的特征选择.在8个公开的数据集上实验验证文中算法的有效性.
[Abstract]:The data in multi-label classification task is usually high-dimensional. Direct use of high-dimensional data modeling may lead to inefficient training, complex model, and may affect the classification effect. In this paper, the concept of attribute-label matrix is put forward, the fuzzy rough set model based on label relation is established, and the reduction algorithm of this kind of model is designed. It is used for feature selection of multi-label data classification tasks. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by experiments on eight open datasets.
【作者单位】： 山西大学计算机与信息技术学院;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61672331,61632011,61573231,61432011,U1435212)资助~~
【分类号】：TP18

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本文编号：1674890