基于粗集理论的一种规则提取方法  被引量:8

An Improved Algorithm of Attribute Reduction in Rough Set

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作  者:吴顺祥[1] 刘思峰[1] 辜建德[2] 

机构地区:[1]南京航空航天大学经济管理学院,江苏南京210016 [2]集美大学,福建厦门361021

出  处:《厦门大学学报(自然科学版)》2004年第5期604-608,共5页Journal of Xiamen University:Natural Science

基  金:国家自然科学基金(10071074);福建省教育委员会科技项目(JA022239);厦门市重点科技项目(3502Z20031056)资助

摘  要:介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.This paper introduces basic concepts of Rough Set Theory, finds its limitation by analyzing the current algorithm on inducing rules based Rough Set,proposes a improved algorithm on inducing rules based Rough Set,test and compares it with other algorithm in some aspects such as rules count of the rules set,average rule length of the rules set,average rule support of the rules set,forecast accuracy of the rules set used 9 standard datasets of UCI database. Experimentation makes sure validity of this new algorithm.

关 键 词:规则集 规则提取 粗集理论 算法 粗糙集 标准数据 数据库 对比分析 实验 方法 

分 类 号:N941.5[自然科学总论—系统科学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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