改进的特征选择算法在形状分析中的应用  

Application of improved feature selection algorithm in shape analysis

作　　者：李菊[1,2] 刘晓平[1] 谢从华[2] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [2]常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏常熟215500

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》2012年第3期334-336,共3页Journal of Hefei University of Technology：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673028)

摘　　要：文章介绍了粗糙集的发展现状和相关概念,指出特征选择是运用粗糙集理论进行数据挖掘中最重要的一个环节;利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间,最后通过对形状进行知识约简,验证了用这个方法进行形状分析是可行的。This paper introduces the development situation of rough set and the related concepts,and points out that the feature selection is the most important step in using rough set theory for data mining.The obtained and restricted positive regions are used to narrow the scope of data processing so as to reduce the reduction time.Finally,the knowledge reduction on shape is carried out,which confirms that this method is feasible for shape analysis.

关 键 词：形状分析 特征选择 限制正域 启发式算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]