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决策信息系统的增量式F-并行属性约简  
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【英文篇名】 Incremental F-parallel attributes reductions of decision information system
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【作者】 张云莉; 范年柏;
【英文作者】 ZHANG Yunli; FAN Nianbai; College of Information Science and Engineering; Hunan University;
【作者单位】 湖南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 02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】 信息系统; 决策子系统; F-并行约简; 互信息; F-属性重要度;
【英文关键词】 information system; decision subsystem; F-parallel reduction; mutual information; F-attribute significance;
【摘要】 在传统的属性约简算法中,将增加的对象和原来的信息系统整合为一个信息系统,并对这个信息系统重新划分新的等价类,为了降低处理增量式数据的复杂度,在信息系统的属性集上定义了信息论意义下的F-属性重要度,给出了一种增量式F-并行属性约简算法。该算法将增加的多行记录组成一个或若干个新的信息系统进行并行计算。与传统的方式相比,该算法能够很好地适应新加入的数据,同时通过利用优秀的启发式信息避免了增量式属性约简时间复杂度过高的问题,时间效率提高。
【英文摘要】 In traditional attribute reduction algorithm,multiple increasing rows and the original information system are integrated into one information system,then the information system is divided into new equivalence class again. In order to reduce the complexity of the incremental data processing,the F-attribute significance in the information view is defined on the attribute set of information systems,and an incremental F-parallel attribute reduction algorithm based on information system is put forward. One or mo...
【更新日期】 2017-02-28
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言 粗糙集是一种处理不完全、不精确、不一致数据的有效数学工具。粗糙集有许多模型,大多数模型都是用来处理静态数据的,不能适用于数据动态变化或增量式变化的系统。在这样的系统中传统的约简算法求得的结果往往不太稳定,复杂度高,不能适应变化的数据。为了降低处理增量式

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