多半径邻域粗糙集改进约简算法

摘要：

属性约简是粗糙集理论中的重要问题.许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法.在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性.实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析.实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力.

关键词：粗糙集、邻域关系、属性约简、决策表

所属期刊栏目：53

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61573240

在线出版日期：2017-06-27（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：7-12