基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简

摘要：

在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法.利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以选择较少的属性个数,而且还能保持较高的分类能力.

关键词：邻域粗糙集、全局定邻域、非对称变邻域、全局属性重要度

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61070049,61202027;国际科技合作项目2012DFA11340;北京市自然科学基金资助项目4122015;电子系统可靠性技术北京市重点实验室2012年阶梯计划项目Z121101002812006

在线出版日期：2015-07-06（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：282-287