基于差别矩阵和重要度的增量式属性约简算法

• 作者: 李兴奇 高晓红
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 差别矩阵 属性重要度 属性约简 增量式算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 15-23
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 4268字
• 语种: 中文

摘要

已有的基于差别矩阵的属性约简算法时空复杂度高,并且大多数主要是针对决策表(或信息系统)不变的情况,关于属性约简的增量式更新算法研究还不多.因此,提出了一种基于差别矩阵和属性重要度的增量式属性约简算法,主要解决条件属性增加情况下的属性约简求解问题.该算法结合差别矩阵和属性依赖度,从属性依赖度的角度出发度量了属性重要度,最终求得属性约简集.理论分析及实验结果表明,所提算法是有效可行的,提高了属性约简效率,明显降低了时间和空间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高晓红	楚雄师范学院数学与统计学院	17	13	2.0	3.0
2	李兴奇	楚雄师范学院经济与管理学院	7	1	1.0	1.0