计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法

发布时间：2018-04-13 14:13

  本文选题：粗糙集 + 优势关系粗糙集　； 参考：《模式识别与人工智能》2017年02期

【摘要】：优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似集.算法改进近似集相关参数的定义,通过尽可能少的参数求出近似集,简化计算过程,提高算法运算速度,节省内存.实验表明,文中算法具有较快的运算速度,尤其当数据量增大或数据类别增多时效果更明显.
[Abstract]:The advantage relation rough set overcomes the shortcoming that the classical rough set can not deal with the partial order relation data, and reducing the computing time of the approximate set can improve the efficiency of data processing.In this case, a fast algorithm for computing rough sets of dominant relations is proposed. When objects and attributes are added at the same time, the approximate sets of rough sets of superior relationships can be calculated quickly.The algorithm improves the definition of the relative parameters of the approximate set, obtains the approximate set as few parameters as possible, simplifies the calculation process, improves the speed of the algorithm and saves memory.Experimental results show that the proposed algorithm has a faster operation speed, especially when the amount of data increases or the number of data categories increases.
【作者单位】： 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(No.61573292)资助~~
【分类号】：TP18

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本文编号：1744869