發(fā)布時間：2018-03-12 11:43

  本文選題：粗糙集　切入點：Vague粗糙集　出處：《運籌與管理》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對復雜系統(tǒng)分析中的數(shù)據(jù)信息冗余問題,提出一種基于Vague粗糙集信息熵的屬性約簡算法。首先,對Vague粗糙集相關概念進行拓展,提出Vague粗糙集的擴展信息熵和廣義信息熵的模型;其次,對基于信息熵的屬性重要性度量和屬性約簡原理進行研究,進而提出了一種基于Vague粗糙集信息熵的監(jiān)督式屬性約簡算法;最后,選取UCI數(shù)據(jù)庫對算法性能進行驗證,計算結果表明該算法實用有效。
[Abstract]:An attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed to solve the problem of data redundancy in complex system analysis. Firstly, the related concepts of Vague rough set are extended. The extended information entropy and generalized information entropy model of Vague rough set are proposed. Secondly, the attribute importance measurement and attribute reduction principle based on information entropy are studied. Furthermore, a supervised attribute reduction algorithm based on Vague rough set information entropy is proposed. Finally, the performance of the algorithm is verified by UCI database, and the results show that the algorithm is practical and effective.
【作者單位】： 中國科學院大學經(jīng)濟與管理學院;軍事科學院軍事戰(zhàn)略研究部;
【基金】：中國博士后科學基金資助項目(2015M582874) 軍隊科研“十二五”計劃資助項目(14QJ003-032)
【分類號】：TP18

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本文編號：1601408