一种基于新的条件信息熵的高效知识约简算法

摘要：

分析了在知识约简过程中现有条件信息熵的不足,给出一种新的条件信息熵,由此定义新的属性重要性.将其与基于正区域和基于现有条件信息熵的属性重要性进行比较,结果表明新的属性重要性是一种更准确、更全面的启发信息.以新的属性重要性为启发信息设计约简算法,并给出计算新的条件信息熵的高效算法.理论分析和实验结果表明,与基于现有条件信息熵的约简算法相比,该约简算法时间复杂度较低,且在搜索最小或次优约简方面更优.

关键词：Rough集理论、知识约简、条件信息熵

所属期刊栏目：20

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金A0324638

在线出版日期：2005-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：878-882