不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法
Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set
安徽大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 计算智能与信号处理教育部重点实验室, 合肥 230601
摘要
目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统，很少有对不完备连续型数据进行研究，考虑这一问题，提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系，然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构，一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出，同时基于决策代价原则，进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61602004,61300057)
安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF127)
安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目(KJ2016A041)
安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题资助项目(ADXXBZ20145,ADXXBZ20146)
安徽大学博士科研启动基金资助项目(J10113190072)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0587
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 65-68
文章编号: 1001-3695(2021)01-013-0065-04
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
姚晟, 李初宴, 吴照玉. 不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 65-68. (Yao Sheng, Li Chuyan, Wu Zhaoyu. Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 65-68. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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