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题名基于相容矩阵的改进属性约简算法
被引量:4
- 1
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作者
韩智东
王志良
高静
徐章艳
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机构
北京科技大学信息工程学院
北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室
首都经济贸易大学信息学院
广西师范大学计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第20期25-27,31,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60573059)
北京市重点学科建设基金资助项目(XK100080537)
广西教育厅基金资助项目(200807MS015)
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文摘
原属性约简算法在计算相容关系时,存在大量重复计算,从而导致时间复杂度为O(|C|3|U|2)。针对该问题,基于不完备决策表,提出时间复杂度为O(|U|2)的高效相容矩阵计算算法,在此基础上,设计改进的基于相容矩阵的属性约简算法。通过实例证明,当空间复杂度相同时,改进算法的时间复杂度从原有O(|C|3|U|2)降为O(|C|2|U|2)。
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关键词
粗糙集
属性约简
相容关系矩阵
不完备决策表
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Keywords
Rough Set(RS)
attribute reduction
tolerance relation matrix
incomplete decision table
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用差别矩阵思想设计的基于正区域的高效属性约简算法
被引量:5
- 2
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作者
韩智东
王志良
高静
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机构
北京科技大学信息工程学院钢铁流程先进控制教育部重点实验室
首都经济贸易大学信息学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第2期299-304,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60775042)资助
北京市重点学科建设项目(XK100080537)资助
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文摘
近来一些学者用差别矩阵或差别矩阵的思想设计了基于正区域的属性约简算法.由于计算差别矩阵是一个既消耗时间又消耗空间的过程,故这些算法的效率并不好.为了降低这类属性约简算法的复杂度,文中利用基于区分对象对的属性约简的思想,在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量简化决策表中条件属性集产生的区分对象对的个数,并用该函数设计了一个启发函数,同时给出了计算该启发函数的快速算法,经分析其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).最后用该启发函数设计了一个有效的基于正区域的属性约简算法,该算法的时间复杂度降为O(|C||U|),空间复杂度降为O(|U|).文中还用一个具体实例说明了新算法的有效性.经实验证明,新算法具有较高的效率.
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关键词
粗糙集
正区域
区分对象对
属性约简
算法复杂度
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Keywords
rough set
positive region
discernibility object pair
attribute reduction
complexity of algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名利用差别矩阵构造决策树
被引量:2
- 3
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作者
高静
韩智东
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机构
首都经济贸易大学信息学院
中国银联北京信息中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第33期18-21,共4页
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基金
国家社科项目(No.11CYY020)
教育部项目(No.10YJC740069)
+1 种基金
首都经济贸易大学项目(No.00791056721630
No.00791154210150)
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文摘
分析了基于正区域、基于粗糙边界和基于依赖度的属性选择标准的关系,证明了这三种属性选择标准彼此等价。以正区域的属性选择标准为代表,分析了基于正区域的决策树生成算法的优点和不足。针对这些不足,提出基于差别元素的大小为新的属性选择标准。用新的属性选择标准生成的决策树一般具有叶子数目较少,叶子的平均深度也较小,且叶子具有较强的泛化能力。用一实例说明了新的属性选择标准的优越性。
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关键词
决策树
粗糙集
正区域
粗糙边界
依赖度
差别矩阵
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Keywords
decision tree
rough set
positive region
rough bound
attribute dependency
discernibility matrix
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名利用序关系求差别矩阵的核的高效算法
被引量:1
- 4
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作者
高静
韩智东
王志良
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机构
首都经济贸易大学信息学院
中国银联股份有限公司北京信息中心
北京科技大学计算机与通信工程学院
钢铁流程先进控制教育部重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第5期1117-1120,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60775042)资助
首都经济贸易大学科研项目(2010XJ015)资助
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文摘
目前设计基于差别矩阵的求核算法的主要方法是差别矩阵方法.在该种方法中,是通过搜索差别矩阵的所有差别元素得到核.由于是在所有的差别元素上搜索,故该方法比较耗时.本文在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,将具有核属性的差别元素集归纳在某一相对较小的集合上,故新算法只需搜索和检查简化差别矩阵的少量差别元素就可以得到核算属性集.设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为max{O(|C|2|U/C|),O(|C||U|)},其空间复杂度为O(|U|).由于新算法只判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故新算法的效率得到了有效地改善.
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关键词
粗糙集
简化决策表
信息熵
核
算法复杂度
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Keywords
rough set
simplified decision table
information entropy
core
algorithm complexity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名浅谈研究复杂类型数据挖掘的必然
- 5
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作者
韩智东
张丽萍
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机构
北京理工大学信息科学技术学院
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出处
《科学管理研究》
CSSCI
北大核心
2004年第S1期71-72,87,共3页
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文摘
本文从数据挖掘的概念与技术出发,阐述了结构数据挖掘技术的主要成分,并针对复杂类型数据的出现,讲述了新的复杂类型数据的表示方法,并且谈到了结构化数据与复杂类型数据的挖掘技术的区别,最后归结出了研究复杂类型数据挖掘的必然性。
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关键词
复杂类型数据
结构数据
数据挖掘
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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