基于α信息熵的模糊粗糙属性约简方法

摘要：

基于邻域粗糙集以及模糊粗糙集等价关系下的属性约简方法,引入α信息熵,建立模糊相似关系下的α信息熵不确定性度量,提出基于α信息熵的属性重要度度量,并以此构建混合属性约简算法.利用UCI数据集与几种相关的约简方法进行比较,验证了该方法可以选择较少属性的同时保证较高的分类精确性.实际应用中,对参数α的有效调节,可获得多个约简结果,进而可根据需要选择最佳约简.

关键词：信息熵、模糊相似关系、模糊粗糙集、约简

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目71172219, 71302056;安徽省科技厅软科学重大项目1502052006

在线出版日期：2017-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：340-348