检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江苏技术师范学院计算机工程学院,江苏常州213001 [2]同济大学计算机科学与技术系,上海201804 [3]江苏技术师范学院教务处,江苏常州213001
出 处:《计算机工程与应用》2010年第20期164-167,201,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:江苏省高校自然科学研究项目(No.09KJD520004);江苏技术师范学院青年资金项目(No.Kyy08037)
摘 要:为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,给出了新的差别矩阵的定义,大大减少了差别矩阵中非空元素的个数,提高了属性约简算法的效率。利用单个属性的不可辨识性来计算出现频率最多的属性,进一步降低差别矩阵的大小,并设计了基于新的差别矩阵的快速属性约简算法。对UCI一些数据库进行了仿真,实验结果表明了新算法具有高效性。In order to solve the efficiency problem of calculating the attribute reduction based on discernibility matrices,the shortcomings of attribution reduction algorithm are analyzed based on discernibility matrices,and the definition of the new discernibility matrices is presented.It decreases greatly the number of non-empty elements,which improves the efficiency of algorithm for attribute reduction based on discernibility matrices.And an attribute with indiscernibility can be used to compute the attribute with more frequencies for generating smaller discernibility matrices.A new algorithm based on the improved discernibility matrices is proposed.An example is used to illustrate the efficiency of the new algorithm.The simulation experiments for UCI databases show that the new algorithm is efficient for various kinds of data sets.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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