粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法

• 作者: 张浩 李翠玲 蔡英 赵荣泳 陆剑峰
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: SOM rough set 属性可分辨性 聚类 机器学习
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.012

摘要

基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义:属性的最大区分值(Maximum Discernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR).在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据.不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度.最后,通过项目实例对全过程进行有效验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩	上海电力学院信息与控制工程系	124	1305	20.0	28.0
2	李翠玲	上海海事大学电气系	18	117	6.0	10.0
3	蔡英		17	263	9.0	16.0