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基于極大相容塊的鄰域粗糙集模型
程永林; 李德玉; 王素格 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院; 太原030006; 計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 山西大學(xué); 太原030006
- 屬性約簡
- 邊界樣本
- 鄰域粗糙集
- 極大相容塊
摘要：對于數(shù)值型數(shù)據(jù)而言,鄰域粗糙集模型是處理不確定信息的有效工具.現(xiàn)有的鄰域粗糙集模型僅關(guān)注那些鄰域中所有樣本都屬于同一個(gè)決策類的一致性情形,無法利用鄰域中與多個(gè)決策類相交的邊界樣本所蘊(yùn)含的信息.針對鄰域粗糙集的這一局限性,將相容關(guān)系的極大相容塊與鄰域粗糙集相結(jié)合,選取樣本鄰域內(nèi)的最大等價(jià)塊作為最小的信息粒,通過重新定義鄰域粗糙集的上下近似和屬性重要度等概念,建立了一種基于極大相容塊的鄰域粗糙集模型.該模型可在更小的信息粒度下將原來邊界樣本轉(zhuǎn)化成一致性樣本來增大正域.運(yùn)用前向貪婪策略構(gòu)建了相應(yīng)的屬性約簡算法.在七個(gè)公開的UCI數(shù)據(jù)集上的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出模型的有效性。
- 屬性約簡
- 邊界樣本
- 鄰域粗糙集
- 極大相容塊
摘要：對于數(shù)值型數(shù)據(jù)而言,鄰域粗糙集模型是處理不確定信息的有效工具.現(xiàn)有的鄰域粗糙集模型僅關(guān)注那些鄰域中所有樣本都屬于同一個(gè)決策類的一致性情形,無法利用鄰域中與多個(gè)決策類相交的邊界樣本所蘊(yùn)含的信息.針對鄰域粗糙集的這一局限性,將相容關(guān)系的極大相容塊與鄰域粗糙集相結(jié)合,選取樣本鄰域內(nèi)的最大等價(jià)塊作為最小的信息粒,通過重新定義鄰域粗糙集的上下近似和屬性重要度等概念,建立了一種基于極大相容塊的鄰域粗糙集模型.該模型可在更小的信息粒度下將原來邊界樣本轉(zhuǎn)化成一致性樣本來增大正域.運(yùn)用前向貪婪策略構(gòu)建了相應(yīng)的屬性約簡算法.在七個(gè)公開的UCI數(shù)據(jù)集上的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出模型的有效性。
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南京大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)
- 預(yù)計(jì)1-3個(gè)月 預(yù)計(jì)審稿周期
- 0.54 影響因子
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- 雙月刊 出版周期
主管單位：中華人民共和國教育部;主辦單位：南京大學(xué)
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