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基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法
引用本文:李银花,张继福,高素芳.基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法[J].系统仿真学报,2005,17(2):313-315,331.
作者姓名:李银花  张继福  高素芳
作者单位:1. 太原科技大学计算机科学与技术学院,山西,太原,030024
2. 太原科技大学计算机科学与技术学院,山西,太原,030024;北京理工大学机电工程学院,北京,100081
基金项目:国家“863”高技术研究发展计划基金(2003AA133060)
摘    要:知识约简、决策规则的获取是粗糙集理论研究的核心内容。以粗糙逻辑为基础,首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。在此基础上,提出了一种增量式属性约简算法。该算法能有效地减少计算属性约简与极小决策算法的计算量,提高了计算效率。

关 键 词:粗糙集理论  粗糙逻辑  增量式算法  极小决策算法
文章编号:1004-731X(2005)02-0313-03

An Incremental Algorithm of Attribute Reduction Based on Rough Logic
LI Yin-hua,ZHANG Ji-fu,GAO Su-fang.An Incremental Algorithm of Attribute Reduction Based on Rough Logic[J].Journal of System Simulation,2005,17(2):313-315,331.
Authors:LI Yin-hua  ZHANG Ji-fu  GAO Su-fang
Institution:LI Yin-hua1,ZHANG Ji-fu1,2,GAO Su-fang1
Abstract:Knowledge reduction and the extraction of decision rules are very important in the rough set theory. Based on rough logic, theorems is presented, whether attribute reduction and minimal decision algorithm change or not when a new instance is added to the universe. Based on above, an incremental algorithm of attribute reduction is presented, which reduces effectively calculation of seeking attribute reduction and minimal decision algorithm, and improves the efficiency.
Keywords:rough set theory  rough logic  incremental algorithm  minimal decision algorithm
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