本文選題：特征選擇 + 不完備信息系統(tǒng)��； 參考：《模式識別與人工智能》2017年05期

【摘要】：數(shù)值型不完備信息系統(tǒng)的特征選擇方法大多是以容差關(guān)系為基礎(chǔ),但是這種處理方式存在數(shù)據(jù)相似性刻畫過于寬松的缺陷.文中提出鄰域量化容差關(guān)系的粗糙集模型,在該模型的基礎(chǔ)上定義鄰域量化容差條件熵,分析相關(guān)性質(zhì),根據(jù)鄰域量化容差條件熵的單調(diào)性構(gòu)造相應(yīng)的特征選擇算法.實驗表明,文中算法在特征選擇結(jié)果、運(yùn)行時間和分類精度方面具有優(yōu)越性.
[Abstract]:Most of the feature selection methods of numerical incomplete information systems are based on tolerance relations, but this processing method has some defects such as too loose description of data similarity. In this paper, a rough set model of neighborhood quantization tolerance relationship is proposed. Based on this model, the conditional entropy of neighborhood quantization tolerance is defined, and the related properties are analyzed. The corresponding feature selection algorithm is constructed according to the monotonicity of neighborhood quantization tolerance conditional entropy. Experiments show that the algorithm has advantages in feature selection, running time and classification accuracy.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計算智能與信號處理教育部重點實驗室;安徽大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61602004,61300057) 安徽省自然科學(xué)基金項目(No.1508085MF127) 安徽省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重點項目(No.KJ2016A041) 安徽大學(xué)信息保障技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心公開招標(biāo)課題(No.ADXXBZ2014-5,ADXXBZ2014-6);安徽大學(xué)博士科研啟動基金項目(No.J10113190072)資助~~
【分類號】：TP18

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2 李智遠(yuǎn);張艷芹;;量化容差關(guān)系的進(jìn)一步研究[J];計算機(jī)與信息技術(shù);2007年09期

3 鄧耀進(jìn);李仁發(fā);;一種粗糙集理論中量化容差關(guān)系的改進(jìn)[J];計算機(jī)工程與科學(xué);2009年10期

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5 莫q，

本文編號：1915692