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一种基于粗糙集的最小约简算法 被引量:15

An Concise Reduction algorithm Based on Rough Set
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摘要 随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。 The volume of data being generated nowadays is increasingly large . How to extract useful information from such data collections is an important issue . A promising technique is the Rough Set theory ,a new mathematical approach to data analysis based on classification of objects into similarity classes which are indiscernible with respect to some features . In this paper ,basic concept of rough set is presented ,followed by a new reduction algorithm based on Rough Set .
作者 王珍 余昭平
出处 《微计算机信息》 北大核心 2006年第02X期218-219,91,共3页 Control & Automation
基金 现代通信国家重点实验室基金资助项目(51436020405JB5205)
关键词 粗糙集 属性重要度 属性依赖度 约简 Rough set Attribute importance Attribute dependencies Reduction
  • 相关文献

参考文献3

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共引文献4

同被引文献84

引证文献15

二级引证文献27

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