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基于信息颗粒的粗糙集约简研究
引用本文:傅明,陈曦,刘翌南.基于信息颗粒的粗糙集约简研究[J].长沙理工大学学报(自然科学版),2004,1(1):80-85.
作者姓名:傅明  陈曦  刘翌南
作者单位:长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
基金项目:湖南省自然科学基金资助项目(00JJY2059),湖南省教育厅科研资助项目(03C083).
摘    要:刻划了基于粗糙集信息颗粒的知识库模型,证明了基于基本信息颗粒的一种正区域等价算法,分析了不可分矩阵的性质,提出并实现了基于粗糙信息颗粒的属性约简算法,使粗糙集理论能更好地适应海量数据集的挖掘.

关 键 词:粗糙集  属性约简  算法
文章编号:1672-9331(2004)01-0080-06
修稿时间:2004年3月25日

Reduction Based on Information Granule
FU Ming,CHEN Xi,LIU Yi-nan.Reduction Based on Information Granule[J].Journal of Changsha University of Science and Technology:Natural Science,2004,1(1):80-85.
Authors:FU Ming  CHEN Xi  LIU Yi-nan
Abstract:The knowledge model based on rough information granules is built and a positive field equal algorithm based on fundamental information granules identified. Then, the characteristic of indistinguishable array is explained and an attribute reduction algorithm based on rough information granules proposed and realized in order that the rough set theory be adapted to the mining in great database.
Keywords:rough set  attribute reduction  algorithm
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