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多粒度粗糙集的双层绝对约简

Double-Level Absolute Reduction for Multi-granulation Rough Sets

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【作者】 邓大勇黄厚宽

【Author】 DENG Dayong;HUANG Houkuan;Xingzhi College,Zhejiang Normal University;School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University;

【机构】 浙江师范大学行知学院北京交通大学计算机与信息技术学院

【摘要】 多粒度粗糙集本质上是异构的,但是目前尚未运用于异构数据处理.从绝对约简的角度出发,提出多粒度粗糙集的双层绝对约简——多粒度绝对约简和多粒度绝对粒度约简.分析多粒度双层绝对约简的性质,特别是从异构数据约简的角度探究多粒度双层绝对约简的特性,提出多粒度双层绝对约简算法.理论分析和实例表明多粒度双层绝对约简算法的可行性.

【Abstract】 Multi-granulation rough set is a rough set model for heterogenous data in essence. However,it is still not employed to deal with heterogenous data. From the viewpoints of absolute attribute reduction,double-level absolute reduction for multi-granulation rough sets is proposed,including multi-granulation absolute recducts and multi-granulation absolute granulation reducts, and properties of double-level absolute reduction are analyzed from the perspective of heterogenous data. The algorithms for double-level absolute reduction are presented. Theoretical analysis and example show the validation of multi-granulation absolute reducts, multi-granulation absolute granulation reducts and double-level absolute reducts.

【基金】 国家自然科学基金项目(No.61572442,61473030);浙江省自然科学基金项目(No.LY15 F020012)资助~~
  • 【文献出处】 模式识别与人工智能 ,Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 编辑部邮箱 ,2016年11期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】123
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