基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法

• 作者: 于达仁 胡清华 赵辉
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 属性约简 邻域 属性重要度 快速算法
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 732-738
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 4170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.06.004

摘要

粗糙集理论被广泛应用于属性约简,算法复杂性是制约约简应用于大样本知识发现的主要问题,尤其是邻域模型下的约简问题.本文分析邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前向搜索策略的快速算法.该算法降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于达仁	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	242	3647	29.0	50.0
2	赵辉	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	42	514	12.0	21.0
3	胡清华	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	28	874	14.0	28.0