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基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法  
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【英文篇名】 Approaches for attribute core and attribute reduction based on an improved extended positive region
【下载频次】 ★★★
【作者】 冯林; 罗芬; 方丹; 原永乐;
【英文作者】 FENG Lin1; 2; LUO Feng3; FANG Dan3; YUAN Yong-le1(1.Sichuan Key Laboratory of Visualization Computing and Virtual Reality; Sichuan Normal University; Chengdu 610068; Sichuan; China; 2.College of Computer Science; Chengdu 610101; 3.College of Technology; China);
【作者单位】 四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室; 四川师范大学计算机科学学院; 四川师范大学工学院;
【文献出处】 山东大学学报(理学版) , Journal of Shandong University(Natural Science), 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; DTRS模型; 属性约简; 属性核;
【英文关键词】 rough set; decision-theoretic rough set; attribute reduction; core attribute;
【摘要】 指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。
【英文摘要】 The disadvantage of the existing approaches for extending the positive region from the inconsistency decision table is analyzed.Based on the self-learning model under uncertain condition,a new approach for extending the positive region is established.Finally,algorithms for calculating cognitive attribute core and cognitive attribute reduction are developed.Simulation results illustrate the efficiency of these algorithms.
【基金】 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室基金资助项目(J2010N01); 四川师范大学重点研究课题基金资助
【更新日期】 2012-02-22
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言粗糙集理论由Pawlak教授提出[1]。由于这一理论能够定量分析及处理不严密、不确定或不完全的信息和知识,因此,作为一种具有极大潜力和有效的智能信息处理技术受到了AI工作者的广泛关注。针对不同领域的实际需求,出现了DTRS模型、模糊粗糙集模型、邻域模型、GTRS模型等众多

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