基于模糊不一致对的多标记属性约简

• 作者: 李德玉 王素格 高琪
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记数据 属性约简 模糊不一致对 标记权重 KL散度 标记关系 模糊粗糙集 区分矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能院长论坛
• 页码范围: 374-385
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 6482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201905046

摘要

在实际生活当中,存在着大量的高维多标记数据,为解决维度灾难问题,通常需要约简属性集.针对目前的多标记属性约简算法未考虑标记关系问题,本文提出了一种融合标记关系的模糊不一致对多标记属性约简算法.利用相对熵(KL散度)度量标记之间的关系,定义标记权重,结合标记权重,定义模糊不一致对,考虑到属性对于模糊不一致对的区分性,定义属性重要性并进行属性约简.在8个数据集上的对比实验表明,所提基于模糊不一致对的多标记属性约简算法优于当前的多标记属性约简算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德玉	山西大学计算机科学与信息技术学院	83	753	12.0	24.0
5	王素格	山西大学计算机科学与信息技术学院	88	812	14.0	25.0
9	高琪	山西大学计算机科学与信息技术学院	1	0	0.0	0.0