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一种基于粗集理论属性约简的粗化算法 被引量:4

A ROUGH ALGORITHM FOR ATTRIBUTE REDUCTION BASED ON ROUGH SET THEORY
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摘要 本文基于粗集理论,针对知识表达系统提出了一种新的归纳学习方法。对该方法中条件属性的简化进行了详细的讨论,并给出了一种具体的属性约简算法。其特点是简单、容易实现,考虑了属性值代表范围的合理性。 In the paper,we make a new inductive learning approach to knowledge representation system based on rough set theory. The reduction of conditional attributes is discussed in detail, and then a computing algorithm based on the reasonable division of the range of conditional attributes is suggested. Being simple and easily implemented are the main characters of the algorithm.
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2002年第8期60-63,共4页 Computer Applications and Software
基金 云南省教委科研基金 云南省自然科学基金(编号:20033)
关键词 粗集理论 属性约简 粗化算法 知识表达系统 决策表 决策规则 机器学习 人工智能 Rough set theory Knowledge representation system Decision table Decision rule
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献18

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共引文献337

同被引文献13

引证文献4

二级引证文献12

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