10.3969/j.issn.2095-6835.2010.36.106
基于邻域粗糙集模型的属性约简算法改进
邻域粗糙集模型可以直接处理连续型数据,属性约简是邻域粗糙集模型的重要研究内容之一.为了降低属性约简算法的计算代价,本文结合新的启发式运算因子,对基于邻域粗糙集模型的前向贪心数值属性约简算法进行改进,并证明该方法的合理性.实例计算结果表明,在获得相同的结果下,该算法可以使计算量减少,提高计算效率.
粗糙集、邻域关系、决策表、最佳属性约简、核
26
TP301.6(计算技术、计算机技术)
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
268-269,52