基于局部广义多粒度粗糙集的多标记最优粒度选择

• 作者: 侯成军 梁美社 米据生 靳晨霞
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记数据 多粒度粗糙集 最优粒度选择 粒度重要度
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: “粒计算理论与应用研究”专栏
• 页码范围: 718-725
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201908005

摘要

在多粒度粗糙集模型中,粒度选择总是与正域有关.由于全体标记确定对象集上的分类过细,落入正域的对象很少或为空集,导致正域约简方法可能丢失大量信息甚至失效.为了克服这一缺陷,文中提出基于局部广义多粒度粗糙集的多标记最优粒度选择方法.首先,引入广义局部多粒度粗糙集的相关概念,通过设置信息水平参数,对单个标记的对象集合进行近似.然后,通过定义多粒度多标记信息系统的粒度质量,给出粒度重要性.最后,设计最优粒度选择的启发式算法,并通过实例验证文中方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳晨霞	河北师范大学数学与信息科学学院	6	22	3.0	4.0
3	米据生	河北师范大学数学与信息科学学院	59	764	10.0	27.0
4	梁美社	河北师范大学数学与信息科学学院	14	23	3.0	4.0
8	侯成军	河北师范大学数学与信息科学学院	2	0	0.0	0.0