基于粗糙集的数据约简方法研究

摘要：

属性约简是粗糙理论的基础与核心研究问题.针对求取属性最小约简的NP问题,设计一种基于粗糙集的数据约简算法,寻求决策系统的近似最小约简.首先改进差别矩阵快速获取优化差别集,然后利用优化差别集中属性频度作为启发式信息,递归地调用算法寻找当前最重要属性,搜索过程中所有重要属性构成的集合即为最终所求约简.将该算法应用于电子商务用户访问模式数据浓缩,理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性.

关键词：粗糙集、属性约简、分辨矩阵、差别集、近似最小约简

所属期刊栏目：30

分类号：TP311.131(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育科学十一五规划基金项目2008-JKGHAGH-413;湖南省教育厅科研基金项目08C015;河南省科技攻关基金项目0624220043;河南省自然科学基金项目092300410217

在线出版日期：2009-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4284-4286,4289