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基于Rough集理论的属性简约研究

Research of Attributes Reduction Based on Rough Set

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【作者】 张雪梅高翔

【Author】 ZHANG Xue-mei,GAO Xiang (Department of Radio Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu 210096,China)

【机构】 东南大学无线电工程系东南大学无线电工程系 江苏南京210096江苏南京210096

【摘要】 为了从海量的数据获得知识,数据挖掘被广泛地应用于知识发现。粗糙集理论是一种研究不确定性知识的工具,该文从Rough集理论的基本概念出发,对基于Rough集的信息系统决策表的属性简约问题进行了研究,挖掘出隐藏于信息表中的统计信息。该文对Rough集属性重要性在属性简约中的应用进行了研究,研究发现熵作为一种衡量信息量的重要工具,将其引入属性重要性的定义,考虑该属性对于论域中不确定分类子集的影响,使属性重要性这一概念更加完善。文章将这一概念应用于水声信号的目标识别,给出仿真结果,提出了以后的研究方向。

【Abstract】 Data mining has been used in knowledge discovery broadly in order to acquire knowledge from databases. Rough set theory is a tool for studying uncertain knowledge. This paper discusses the basic concept of rough set and studies the attributes reduction based on it. Rough probability model is introduced to mine the statistical information hidden in the information table.The paper studies attributes reduction based on rough set. As an important tool for measuring information capacities,entropy is applied in attribute importance and makes this concept more perfect.Attribute importance is applied in underwater target recognition, result of simulation is shown in the paper.At last, the future orientation of the research is advanced.

【关键词】 粗糙集数据挖掘数据融合属性简约
【Key words】 Rough setData miningData fusionAttributes reduction
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60372053);东南大学国家自然科学基金预研基金资助项目(XJ030408);东南大学优秀青年教师教学科研资助计划资助。
  • 【文献出处】 计算机仿真 ,Computer Simulation , 编辑部邮箱 ,2004年10期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】312
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