属性重要度

作品数：247被引量：1176H指数：16
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一种基于变精度粗糙集理论的属性约简算法被引量：3
《计算机技术与发展》2009年第7期35-37,共3页周爱武 周闪闪 邹武 李玉梅 王宝铜 
安徽省自然科学基金项目(050420204)
属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程...
关键词：属性约简 变精度粗糙集 相对差异矩阵 属性重要度 
粗糙集的核心概念在映射观点下的研究
《计算机技术与发展》2009年第7期133-136,共4页蒋开平 胡彩萍 段志锋 刘超 
国家973前期研究专项(2007CB316505)
经典粗糙集的一些核心概念的定义基础是划分。目前,粗糙集的属性约简算法大部分都是基于以这种方式定义的相关核心概念。理论分析和实验表明,这类属性约简算法具有比较明显的低效性。在深入分析这些核心概念的基础上引入了映射的概念,...
关键词：映射 属性核 正区域 属性依赖 属性重要度 
基于一致性度量的属性约简的研究被引量：1
《计算机技术与发展》2008年第10期64-67,共4页陈堃 李心科 
安徽省科技计划项目(0012021A)
粗糙集理论作为一种处理不精确和不一致数据的数学工具被广泛应用于特征子集选择和属性约简中。在大多数现存的算法中,属性依赖度被用来度量特征子集的重要性,而依赖度在处理不一致信息系统时会出现找不到任何特征子集的问题。文中讨论...
关键词：粗糙集 属性重要度 一致性 依赖度 
一种基于改进粗糙集模型的归纳学习方法被引量：2
《计算机技术与发展》2006年第10期32-34,36,共4页洪菁 陈强 刘惠彬 
国家"八六三"计划资助项目(2002AA134020);上海市高校青年教师科研专项基金(05XPYQ45)
对传统的粗糙集理论进行了扩展,提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面,针对连续属性离散化,利用模糊集理论对连续属性进行模糊化,再根据模糊贴近度构造模糊相似矩阵,并用k-w方法粗略评估各连续属性的重要度,建立基于模糊相似关...
关键词：离散化 粗糙集 模糊相似关系 属性重要度 归纳学习 
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