多粒度粗糙集模型下的矩阵属性约简算法

• 作者: 李丹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 多粒度 属性约简 知识粒度
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1610-0031

摘要

随着网络和通信技术的快速的发展,社会进入了大数据时代.如何能够快速地从海量大数据中找到属性约简是目前研究的一个热点.由于传统属性约简的方法在计算大数据属性约简时,需要消耗巨大的计算时间,不能有效地处理日益积累的大数据属性约简的问题.为了提高传统属性约简算法的效率,针对较大决策信息系统属性约简更新问题,利用多粒度粗糙集理论,提出了基于多粒度粗糙集模型的矩阵属性约简算法,通过2组UCI数据集对所提出的多粒度矩阵属性约简算法的性能进行测试,结果验证了该多粒度矩阵属性约简算法是合理且有效的.