一种基于浓缩树结构的属性约简算法

• 作者: 张忠平 李岩 林志杰 陈丽萍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 区分矩阵 属性约简 浓缩树
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.08.016

摘要

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,其中基于区分矩阵的约简算法是一种高效的约简算法,但算法具有很高的空间复杂度.为了减少区分矩阵的空间开销,利用浓缩树结构,结合区分矩阵单个属性一定为核属性的特征,提出改进的生成浓缩树算法,压缩存储区分矩阵中的非空数据项,且不丢失原区分矩阵的所有信息;利用生成的浓缩树结构结合启发式策略,给出属性约简算法.实验结果表明,算法正确有效并且空间复杂度有明显降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠平	燕山大学信息科学与工程学院	67	714	16.0	25.0
2	李岩	燕山大学信息科学与工程学院	37	341	9.0	18.0
3	林志杰	燕山大学信息科学与工程学院	4	26	1.0	4.0
4	陈丽萍	燕山大学信息科学与工程学院	4	54	3.0	4.0