一种启发式属性约简算法

摘要：

本文在研究前人算法的基础上,采用分而治之的思想.考虑信息分布区域的不同对知识划分的影响.提出了两种改进的属性重要度定义;针对文献中加权平均属性重要度中,加权参数人为确定的局限性,对权数进行了改进.根据粗集的拓扑特征,构造了相应的启发式信息,最后,通过实例证明了算法的有效性.

关键词：粗糙集、属性约简、复合属性重要度、启发式算法

所属期刊栏目：24

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50575026;辽宁省教育厅资助项目2005063

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：230-232