不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法OA北大核心CSCD
Minimum cost attribute reduction algorithms for incomplete neighborhood decision-theoretic rough set
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.
姚晟;李初宴;吴照玉
安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230601安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601
信息技术与安全科学
粗糙集不完备邻域关系最小决策代价属性约简
《计算机应用研究》 2021 (1)
65-68,4
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)
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