基于邻域粗糙集的属性约简方法研究

发布时间：2022-01-26 05:37

　　粗糙集理论常被用来挖掘数据内部信息和数据提炼。属性约简是粗糙集领域的一个核心研究内容,属性约简是将数据中冗余属性排除,压缩数据样本并提升分类性能的过程。约简结果的好坏主要从分类性能和时间消耗两个维度进行衡量。本文首先从分类性能入手提出集成投票属性约简方法,提升约简结果的分类精度、解决实际需求;接着提出属性约简的三支加速方法,进一步降低了约简的时间消耗。为了提高约简结果的分类性能,众多研究者将目光聚集于局部视角。在此基础上发展出了集成属性约简,即将样本依据决策类别划分为多个决策系统分别计算。针对传统求解约简算法将所有样本作为一个整体,忽视了不同样本具有的决策类别不同,导致约简结果无法综合平衡各个决策类需求的这一情况。（1）本文提出了一种基于集成投票的约简求解算法。具体算法由三个步骤组成:1)将决策类相同的样本挑选出来组成多个新决策系统;2)在多个决策系统中分别计算局部属性重要度,找到每个决策系统中重要度最大的属性;3)依据上一步得到的局部重要度最大的属性,利用多数投票机制选择出合适的属性并将其放入潜在的约简集合中,直到其满足约束条件时为止。从计算约简的时间维度来看,传统的基于适应度函数的... 

【文章来源】：哈尔滨师范大学黑龙江省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

经典粗糙集的表示Figure2-1Representationofclassicalroughsets

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向混合数据的多伴随三支决策[J]. 赵天娜,苗夺谦,米据生,张远健.  智能系统学报. 2019(06)
[2]一种基于三支决策的移动云任务节能卸载方法[J]. 徐晓霞,姜春茂,黄春梅.  南京理工大学学报. 2019(04)
[3]基于M-3WD的多阶段区域转化策略研究[J]. 郭豆豆,姜春茂.  计算机科学. 2019(10)
[4]集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨[J]. 陆海霞,何江,刘立.  科技创新与应用. 2019(11)
[5]基于三支队列的实时云任务节能调度算法[J]. 姜春茂,王凯旋.  郑州大学学报(理学版). 2019(02)
[6]一种基于PS-粗糙集的动态三支决策算法[J]. 张春英,乔鹏,王立亚,秦豪,刘璐,唐虎.  郑州大学学报(理学版). 2019(02)
[7]延迟代价双量化三支决策[J]. 徐健锋,苗夺谦,张远健.  小型微型计算机系统. 2019(02)
[8]基于邻域粗糙集的快速属性约简算法[J]. 高阳,刘遵仁,彭潇然,林芷欣.  青岛大学学报(自然科学版). 2018(03)
[9]负载敏感的云任务三支聚类评分调度研究[J]. 吴俊伟,姜春茂.  智能系统学报. 2019(02)
[10]基于聚类思想的加权条件熵及属性约简[J]. 范会涛,冯涛.  郑州大学学报(理学版). 2018(01)



本文编号：3609919