粗糙集的近似约简及其算法-中国学术期刊网络出版总库

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粗糙集的近似约简及其算法

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【英文篇名】	A Rough Set of Approximate Attribute Reduction and Its Algorithm
【下载频次】	★★★
【作者】	申锦标; 吕跃进;
【英文作者】	SHEN Jin-biao; L Yue-jin (School of Mathematics and Information Science; Guangxi University; Nanning 530004; China);
【作者单位】	广西大学数学与信息科学学院;
【文献出处】	计算机技术与发展 , Computer Technology and Development, 编辑部邮箱 2009年 12期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	粗糙集; 近似属性约简; 约简算法;
【英文关键词】	rough set; approximate attribute reduction; reduction algorithm;
【摘要】	针对经典粗糙集中属性约简的不足,进一步拓展粗糙集属性约简的应用。提出了一种粗糙集属性近似约简的概念和一种新的粗糙集属性重要性的定义并给出和证明了属性近似约简的性质,理论证明了近似属性约简是传统属性约简的一种推广。在保持知识库分类能力基本不变的条件下,利用所给属性重要性作为启发信息给出了粗糙集属性近似约简的算法。通过一个具体的例子,说明了近似属性约简在信息系统中处理模糊和不确定性知识的可行性和有效性。
【英文摘要】	In view of the deficiencies of attribute reduction in classic rough set and to further expand the application of rough set attribute reduction,Render an approximate attribute reduction of rough set and a new definition of the importance of attributes.Theory proves that approximate attribute reduction is an extension of the traditional attribute reduction.With the knowledge classification ability remaining basically unchanged,put forward a rough set of approximate attribute reduction and its methods.Finally,...
【基金】	广西自然科学基金(桂科自0991027); 广西教育厅面上项目(200707MS061)
【更新日期】	2010-01-14
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	0引言粗糙集理论是1982年由波兰科学家Pawlak提出的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具[1]。其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则。经过多年的发展,该理论已经成为机器学习、知识获取、决策分析、模式识别等领域重要的基本

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