《计算机应用研究》|Application Research of Computers

不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法

Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set

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作者 姚晟,李初宴,吴照玉
机构 安徽大学 计算机科学与技术学院;安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室
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摘要 决策粗糙集模型是传统粗糙集理论的重要延伸。然而目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。文章首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构,一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出,同时基于决策代价原则,文中进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。
关键词 粗糙集;不完备邻域关系;最小决策代价;属性约简
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61602004,613005)
安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF127)
安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目(KJ2016A041)
安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题(ADXXBZ20145,ADXXBZ20146)
安徽大学博士科研启动基金资助项目(J10113190072)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-01-007.html
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中图分类号 TP18
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