多半径邻域粗糙集改进约简算法

• 作者: 李兵洋 王锡淮 肖健梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 邻域关系 属性约简 决策表
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0366

摘要

属性约简是粗糙集理论中的重要问题.许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法.在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性.实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析.实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王锡淮	上海海事大学物流工程学院	107	1014	16.0	29.0
2	肖健梅	上海海事大学物流工程学院	95	902	15.0	27.0
3	李兵洋	上海海事大学物流工程学院	4	7	2.0	2.0