不完备信息系统中改进的LEM2算法

摘要：

针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法. 基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.

关键词：不完备信息、粗糙集、LEM2算法、集对势容差关系、相似关系、容差关系

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60273043;安徽省自然科学基金资助项目090412054;安徽大学人才科研启动基金资助项目02303113;安徽省科技攻关计划重大科技专项项目08010201002

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：104-109