基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
求核和属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题.文中主要针对现有的一些决策表属性约简算法存在的不足,尤其是基于信息熵的属性约简算法在较大数据集上效率不高的问题提出改进.主要通过结合粗糙集的相关理论来改进原有的属性约简算法在求核中的约束条件,进而在原有算法的基础上提出了一种改进算法.在求约简属性集时,利用新提出的约简算法,使计算复杂度降低,同时保持了高效的决策准确率.实验结果表明改进后的决策表属性约简方法能够更加快速有效地找到约简集.
推荐文章
粗糙集理论中决策表属性约简的信息量表示
粗糙集
决策表
信息量
条件信息量
属性约简
基于最优近似粗糙集的属性约简
粗糙集
属性约简
相似度
最优近似集
分布约简
最优近似分布约简
基于决策理论粗糙集的一种新属性约简方法
决策理论粗糙集
属性约简
正区域
分类性能
粗糙集属性约简方法研究
属性约简
粗糙集
遗传算法
蚁群算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于粗糙集的决策表属性约简方法的研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 约简集 属性约简 粗糙集
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 32-35
页数 分类号 TP301.6
字数 4198字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨颖 广西大学计算机与电子信息学院 42 132 6.0 9.0
2 杨磊 5 59 4.0 5.0
3 吴守领 广西大学计算机与电子信息学院 1 12 1.0 1.0
4 刘磊 1 12 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (50)
共引文献  (54)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (12)
同被引文献  (52)
二级引证文献  (17)
1982(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2008(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2009(6)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(3)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2015(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2016(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2018(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
约简集
属性约简
粗糙集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导