基于样本选择的启发式属性约简方法研究

• 作者: 于化龙 徐苏平 杨习贝 颜旭
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 信息系统 样本选择 粗糙集 属性约简
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: CRSSC-CWI-CGrC2015
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.1.009

摘要

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一.借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段.传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间消耗.为解决这一问题,提出了一种基于样本选择的启发式算法,该算法主要分为3步:首先从样本集中挑选出重要的样本;然后利用选取出的样本构建新的决策系统;最后利用启发式算法求解约简.实验结果表明,新算法能够有效地减少约简的求解时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨习贝	江苏科技大学计算机科学与工程学院	86	555	13.0	20.0
5	于化龙	江苏科技大学计算机科学与工程学院	44	135	8.0	10.0
6	颜旭	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	22	2.0	2.0
7	徐苏平	江苏科技大学计算机科学与工程学院	11	49	3.0	6.0