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
作 者:董雪 DONG Xue(School of Mathematics and Information Science,North Minzu University,Yinchuan 750021,China)
机构地区:[1]北方民族大学数学与信息科学学院,银川750021
出 处:《计算机应用文摘》2022年第21期86-88,共3页Chinese Journal of Computer Application
摘 要:随着大数据时代的到来,数据逐渐呈现出复杂且不断变化的特征,如何处理动态变化的数据,并最大化获取信息是目前极具挑战性的议题。动态特征选择是粗糙集研究的重要内容之一。文章对粗糙集理论下的动态特征选择方法进行研究和分析,并展望粗糙集背景下动态特征选择的未来研究方向,旨在为该领域研究提供参考。With the advent of the era of big data,data gradually presents complex and constantly changing characteristics.How to deal with dynamically changing data and maximize information is a very challenging topic at present.Dynamic feature selection is one of the important contents of rough set research.This paper studies and analyzes the dynamic feature selection method based on rough set theory,and looks forward to the future research direction of dynamic feature selection based on rough set theory,which provides reference for the research in this fiel.
关 键 词:粗糙集 动态 特征选择 信息量 可分辨矩阵 正域
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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