原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
为了剔除样本信息中存在的冗余成分和不相容性,同时提取关键信息等,根据样本信息的特点和信息具有粒度的思想,基于粗糙集的2个近似精度科学地定义了条件属性重要性,进而提出一种对样本信息进行属性约简的有效、简便方法.该方法主要包括信息核的求取、可省条件属性的重要性计算和相对属性约简集的确定.其中,为连续属性的离散化处理提供了一种基于模糊相似比原理的快速离散化算法,它能起到剔除模糊噪声的作用.典型实例计算和在油水层识别系统中的实际应用表明,这种属性约简方法的识别准确率可达90%以上,应用效果显著.
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文献信息
篇名 样本信息处理中一种属性约简方法的研究
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 属性约简 样本信息 近似精度 连续属性离散化 模糊相似比
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 558-561,602
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2005.06.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈钧毅 西安交通大学电子与信息工程学院 211 4319 32.0 55.0
2 夏克文 西安交通大学电子与信息工程学院 15 160 9.0 12.0
3 李昌彪 西安交通大学电子与信息工程学院 14 144 8.0 11.0
传播情况
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二级参考文献  (11)
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研究主题发展历程
节点文献
属性约简
样本信息
近似精度
连续属性离散化
模糊相似比
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导