Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set
Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set
a. College of Computer Science & Technology, b. Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230601, China
摘要
The current research on decision-theoretic rough sets mainly focuses on the complete discrete information system, and few studies on incomplete continuous data. Considering this problem, this paper proposed an incomplete neighborhood decision-theoretic rough set model. Firstly, it introduced incomplete neighborhood relation into incomplete continuous data, and then reconstructed the traditional decision-theoretic rough sets by the binary relation, proposed a model called incomplete neighborhood decision-theoretic rough sets. At the same time, based on the principle of decision cost, it proposed an attribute reduction algorithm to minimize the decision cost. Finally, experiments show that the proposed algorithm has better performance in attribute reduction.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61602004,61300057)
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资助项目(ADXXBZ20145,ADXXBZ20146)
安徽大学博士科研启动基金资助项目(J10113190072)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0587
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 65-68
文章编号: 1001-3695(2021)01-013-0065-04
发布历史
引用本文
姚晟, 李初宴, 吴照玉. 不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 65-68. (Yao Sheng, Li Chuyan, Wu Zhaoyu. Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 65-68. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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