基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法

摘要：

基于粒计算的规则获取在一定程度上弥补规则获取算法的缺陷,然而大多数算法仅适用于处理名词型数据.为了从多粒度、多层次的角度处理数值型或混合型数据,基于邻域多粒度粗糙集模型,通过计算邻域多粒度条件粒与决策粒,分析条件粒在规则获取过程中的冗余关系,进而通过剪枝规则获取过程中的冗余条件粒.在此基础上,设计较高效的基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法.通过理论分析与实例对比验证算法的有效性和优越性.

关键词：邻域多粒度、粗糙集、规则获取、粒计算

所属期刊栏目：30

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61403184、61105082;江苏省高校自然科学研究重大项目17KJA120001;江苏省"青蓝工程"项目QL2016;江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏省研究生科研创新计划项目KYCX171210;南京邮电大学"1311人才计划"基金项目No. NY2013资助Supported by National Natural Science Foundation of China61403184,61105082;Major Program of Natural Science Founda-tion of Higher Education Institutions of Jiangsu Province17KJA120001;Qing Lan Project of Jiangsu ProvinceQL2016;Project of Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions No. PAPD , Graduate Student Scientific Research Innovation Project of Jiangsu ProvinceKYCX171210;"1311 Talent Plan" of Nanjing University of Posts and Tele-communicationsNY2013

在线出版日期：2017-12-27（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：1048-1056