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一种属性重要性定义方法及其在约简中的应用  
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【英文篇名】 A kind of attribute importance defined method and its application in attribute reduction
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【作者】 叶军; 朱华生; 黎敏;
【英文作者】 Ye Jun; Zhu Huasheng; Li Min; School of Information Engineering; Nanchang Institute of Technology;
【作者单位】 南昌工程学院信息工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 属性重要性; 决策表; 分辨矩阵; 属性约简算法;
【英文关键词】 attribute importance; decision table; differentiate matrix; attribute reduction algorithm;
【摘要】 针对基于Pawlak和基于条件熵的属性重要性约简算法存在的局限性,提出了一种基于分辨矩阵的属性重要性约简算法。详细分析了这两类属性约简算法产生局限性的原因,据根属性在分辨矩阵中区分对象时所起的作用的情况,给出了一种基于分辨矩阵的属性重要性定义方法,并且通过该方法计算分辨矩阵中属性的重要性;最后按照属性重要性大小的顺序来依次添加属性到核集中,直至获取决策表的一个最小约简。实例分析表明,该算法能够有效找到最小约简,与其他法相比,当决策表中条件属性较多时,该算法能够大幅减少计算工作量。
【英文摘要】 Aiming at the limitation of the importance of attribute reduction algorithm based on Pawlak and conditional entropy,Put forward a kind of importance of attribute reduction algorithm based on the distinguish matrix. Firstly,this paper has analyzed the causes of these two kinds of attribute reduction algorithm. Then,according to the attributes in differentiate matrix to distinguish the object,a definition of attribute importance method based on determine matrix was given,and used this method to calculate the ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61363047,61461032); 江西省科技支撑计划资助项目(20142BBE50040); 江西省自然科学基金资助项目(20151BAB207067,20151BAB207032)
【更新日期】 2016-07-22
【分类号】 TP18
【正文快照】 属性重要性是粗糙集理论中的重要概念之一,它被广泛应用于属性约简算法中。能否准确度量决策表中各属性的重要性十分关键,它直接影响属性约简算法的效率和实现。在粗糙理论中,典型的属性重要性定义方法主要有基于Pawlak[1]和基于条件熵[2]两类。以这两类重要性定义为基础,研究?

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