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一种条件向量约简的启发式算法
引用本文:冯玉才,刘莉,裴小兵,严锋. 一种条件向量约简的启发式算法[J]. 计算机工程与应用, 2005, 41(33): 169-171
作者姓名:冯玉才  刘莉  裴小兵  严锋
作者单位:华中科技大学计算机学院数据库与多媒体研究所,武汉,430074;华中科技大学计算机学院数据库与多媒体研究所,武汉,430074;华中科技大学计算机学院数据库与多媒体研究所,武汉,430074;华中科技大学计算机学院数据库与多媒体研究所,武汉,430074
摘    要:粗糙决策支持方法是一组用于决策支持的粗糙分析方法,该方法能够充分挖掘决策表的决策能力,以提供强有力的决策支持,并且本质上提供容错的决策支持,条件向量约简是这一方法的重要研究内容。论文以决策强度、条件向量的覆盖度和属性的重要性为启发式信息,提出了条件向量约简的一种启发式算法,通过实验验证了该算法是有效的。

关 键 词:Rough集  决策支持  条件向量
文章编号:1002-8331-(2005)33-0169-03
收稿时间:2005-02-01
修稿时间:2005-02-01

A Heuristic Algorithm for Condition Vectors' Reduction
Feng Yucai,Liu Li,Pei Xiaobing,Yan Feng. A Heuristic Algorithm for Condition Vectors' Reduction[J]. Computer Engineering and Applications, 2005, 41(33): 169-171
Authors:Feng Yucai  Liu Li  Pei Xiaobing  Yan Feng
Affiliation:Institute of Database and Multimedia,Department of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074
Abstract:Rough Decision Support Method(RDSM),which is a family of rough analysis methods for decision support,can make the best use of the decision support abilities of the decision table and provide powerful decision support.RDSM is essentially an error-tolerable method.Condition vectors' reduction is an important aspect of RDSM.In this paper,a heuristic algorithm based on decision strength,the coverage degree of condition vectors and the significance of attribute for condition vectors' reduction is proposed.Experimental results show that this algorithm is effective.
Keywords:Rough set  decision support  condition vector
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