基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法  被引量:8

Attribution reduction algorithm based on binary discernibility matrix of information entropy

在线阅读下载全文

作  者:钱文彬[1] 徐章艳[1] 黄丽宇[1] 杨炳儒[2] 

机构地区:[1]广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西桂林541004 [2]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出  处:《计算机工程与应用》2010年第6期120-123,共4页Computer Engineering and Applications

基  金:广西研究生科研创新基金项目(No.200910602M61);广西教育厅科研基金项目(No.200807MS015)

摘  要:给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U)|。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U)|,O(|C|2|U/C|2)}和max{O(|C||U/C|2),O(|U)|},最后用一个实例说明了新算法的高效性。The definition of attribution reduction of simplified binary discernibility matrix is provided.At the same time,it is proved that the above definition of attribution reduction is the same as the definition of attribution reduction based on information entropy.In order to compute simplified binary discernibility matrix,a quick algorithm for simplified decision table is designed,its time complexity is O( |C||U| ).In this condition,a quick attribution reduction algorithm based on simplified binary discernibility matrix of information entropy is designed,the time complexity and space complexity of the new algorithm are max{O(|C||U|), 0(|C|^2|U/C|^2)} and max{O(|C||U/C|^2),O(|U|)} respectively.At last,an example is used to illustrate the efficiency of the new algorithm.

关 键 词:粗糙集 信息熵 简化的二进制差别矩阵 属性约简 算法复杂度 

分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象