高可信度最小约简属性启发策略

摘要：

为提高启发式算法计算最小约简的可信度,基于可辨识矩阵,研究了属性之间存在的吸收、排斥以及互斥等特征,分析其与最小约简的关联,提出了对应的最小约简属性启发策略,建立了各个特征下属性启发策略的可信度计算模型.在此基础上,按照可信度排序,形成了一种综合的高可信度最小约简属性启发策略,并给出了具体的约简算法.理论和实验分析表明,本文策略具有可信度高且可信度可以估计等优点,能有效提升最小约简算法的性能.

关键词：属性吸收、属性排斥、属性互斥、最小约简、可信度

所属期刊栏目：38

资助基金：国家自然科学基金60874069,60904077;国家杰出青年科学基金61025015

在线出版日期：2013-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1751-1756