基于粗糙属性向量树的属性约简新方法

• 作者: 张丹枫 张迎春 闫德勤
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 区分精度 决策依赖区分精度 粗糙属性向量树 差别矩阵 近似精度
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 19-22
• 分类号: TP3
• 字数: 5183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.08.007

摘要

在对区分能力大小研究的基础上建立了一个用于指导信息表的绝对属性约简的粗糙集模型, 同时在对区分能力和分类能力二者关系深入研究的基础上提出了决策依赖区分精度新概念,该概念是用于指导决策表的、相对属性约简的一个新的判据.借助粗糙属性向量树提出了新的求全部属性约简的算法, 通过理论分析说明了新算法的最坏时间复杂度低于经典的"基于差别矩阵求全部属性约简算法"以及它的改进算法.对比实验结果验证了该算法在运算效率上明显高于"基于差别矩阵求全部属性约简算法"的改进算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
2	张迎春	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	28	109	5.0	9.0
3	张丹枫	沈阳医学院护理学院	2	20	2.0	2.0