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基于粗糙集理论的不完备数据填补方法
引用本文:孟军,刘永超,莫海波.基于粗糙集理论的不完备数据填补方法[J].计算机工程与应用,2008,44(6):175-177.
作者姓名:孟军  刘永超  莫海波
作者单位:1. 大连理工大学计算机科学与工程系,辽宁大连116023;大连理工大学软件学院,辽宁大连116620
2. 大连理工大学软件学院,辽宁大连,116620
3. 大连理工大学计算机科学与工程系,辽宁大连,116023
基金项目:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of Chinaunder Grant No.60373095)。
摘    要:ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力,但依然会出现一些不完备信息。利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息,对遗失属性进行填充,从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善,同时还具备了初步排除噪声数据的能力,在性能上也有了很大的提高,实验表明改进的算法具有很好的实用价值。

关 键 词:粗糙集  相似关系  扩充辨识矩阵
文章编号:1002-8331(2008)06-0175-03
收稿时间:2007-06-14
修稿时间:2007-08-13

New method of packing missing data based on rough set theory
MENG Jun,LIU Yong-chao,MO Hao-bo.New method of packing missing data based on rough set theory[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(6):175-177.
Authors:MENG Jun  LIU Yong-chao  MO Hao-bo
Affiliation:1.Department of Computer Science and Engineering,Dalian University of Technology,Dalian,Liaoning 116023,China 2.School of Software,Dalian University of Technology,Dalian,Liaoning 116620,China
Abstract:ROUSTIDA has highly ability of packing missing data.But it still has some incomplete information.This paper takes advantage of the discrimination of attributes suggested from extended discriminable matrix.The improved ROUSTIDA extends the ability of packing missing data,and has a new ability to eliminate noise data.It also reduces running time.All that has been proved in experiments.
Keywords:rough set  similarity relation  extended discriminable matrix
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