原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
为了解决数据动态变化后如何快速更新属性约简的问题,一些增量属性约简的算法被提出.然而,对于分布决策信息系统增量属性约简的算法研究却甚少.为了有效解决动态分布决策信息系统约简更新的问题,提出了分布决策信息系统增量属性约简的方法.首先,本文介绍了分布决策系统的相关概念,然后,给出了分布决策信息系统基于矩阵方法的知识粒度增量更新机制,并设计了分布决策信息系统基于矩阵方法的增量属性约简算法.最后,从UCI机器学习库下载一些数据集,分别用增量和非增量属性约简算法进行对比实验,实验结果说明了增量属性约简算法比非增量约简算法在计算时间上有较强的优势.
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完备算法
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文献信息
篇名 分布决策信息系统增量属性约简算法
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 分布决策信息系统 属性约简 增量学习 知识粒度
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-36
页数 6页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
分布决策信息系统
属性约简
增量学习
知识粒度
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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59060
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