本文關(guān)鍵詞：基于雙重�；瘻�(zhǔn)則的鄰域多粒度粗集快速約簡算法　出處：《控制與決策》2017年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 粗糙集 鄰域關(guān)系 雙重粒化準(zhǔn)則 屬性約簡 快速算法

【摘要】：由于可以從多粒度、多層次的角度對(duì)名詞型和數(shù)值型屬性并存的混合數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理,鄰域多粒度粗糙集模型受到了廣泛關(guān)注.為了有效降低屬性約簡計(jì)算過程中的迭代次數(shù),實(shí)現(xiàn)鄰域多粒度粗糙集模型的快速屬性約簡算法,基于雙重粒化準(zhǔn)則,深入分析不同屬性子集序列和鄰域半徑對(duì)正域的影響,結(jié)合正域在屬性子集和鄰域半徑共同作用下的單調(diào)性,提出一種基于雙重�；瘻�(zhǔn)則的鄰域多粒度粗集快速約簡算法,并通過理論分析與實(shí)例對(duì)比驗(yàn)證了算法的有效性和優(yōu)越性.
[Abstract]:The mixed data with both noun and numeric attributes can be processed effectively from multi-granularity and multi-level angles. In order to reduce the number of iterations in the process of attribute reduction, the fast attribute reduction algorithm of neighborhood multi-granularity rough set model is realized, which is based on double granulation criterion. The effects of different attribute subset sequences and neighborhood radius on positive domain are analyzed in depth, and the monotonicity of positive domain under the joint action of attribute subset and neighborhood radius is combined. A fast reduction algorithm of neighborhood multi-granularity rough sets based on double granulation criterion is proposed. The effectiveness and superiority of the algorithm are verified by theoretical analysis and comparison with practical examples.
【作者單位】： 南京財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院;南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403184,61105082) 南京郵電大學(xué)1311人才計(jì)劃基金項(xiàng)目(NY2013) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目 國家電子商務(wù)信息處理國際聯(lián)合研究中心項(xiàng)目(2013B01035)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0粗糙集理論[1]作為一種處理不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具,目前已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、決策分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域[2-5].基于粗糙集理論的屬性約簡是粗糙集理論的核心研究內(nèi)容之一,近年來得到了快速發(fā)展,取得了大量研究成果.然而,隨著各領(lǐng)域數(shù)字化程度的不斷提高,各個(gè)領(lǐng)域

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本文編號(hào)：1422316