粗糙集规则简约的方法在模式识别中的应用  

One Method of Attribute Reduction Base on Rough Set Theory and Apply in Pattern Recognition

作　　者：王智君[1] 

机构地区：[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072

出　　处：《微计算机应用》2009年第5期1-4,共4页Microcomputer Applications

基　　金：教育部高等学校重点学科建设项目;上海市重点学科建设项目资助(项目编号:Y0102)

摘　　要：利用粗糙集理论的数据分析和知识获取能力,运用粗糙集理论对知识进行浓缩和筛选,略去不必要的属性,简化数据,给出规则提取的具体算法,并应用于实际案例中。通过对七段数码管识别规则的简化,得到了较好的结果。表明将粗糙集理论应用于模式识别规则的简约中具有一定的优势。Rough set theory can effectively analyze information and find hidden knowledge or latent law. Base on attribute reduction in rough set theory, we can simplify unnecessary attributes and acquire decision rules. This method is used in pattern recognition of seven -segment LED, and the result is satisfied. It is proved that rough set theory has important application value in pattern recognition.

关 键 词：粗糙集 属性约简 模式识别 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程]