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摘要:
在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式.根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性.然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS(rough set based intelligent data analysis system)平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了两种新的信息熵与条件信息熵的约简结果,为基于信息熵的属性约简提供了参考.
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文献信息
篇名 新的信息熵属性约简
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 粗糙集 信息熵 条件信息熵 模糊熵 属性约简
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 359-367
页数 分类号 TP391
字数 7919字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1206047
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 张清华 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 69 1122 17.0 32.0
2 肖雨 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
信息熵
条件信息熵
模糊熵
属性约简
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
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10748
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