一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

• 作者: 朱颖翠 王常伟 马英红
• 来源期刊: 科技信息（科学·教研）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 决策规则挖掘 属性约简 属性值约简 不一致度
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 本刊重稿
• 页码范围: 5-6
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9960.2007.07.002

摘要

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一.本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简.同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马英红	山东师范大学管理学院	39	156	7.0	10.0
2	朱颖翠	山东师范大学管理学院	2	12	2.0	2.0
3	王常伟	山东师范大学管理学院	2	8	2.0	2.0