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粗糙集理论中求取最小决策规则的研究
引用本文:潘巍,王阳生,杨宏戟.粗糙集理论中求取最小决策规则的研究[J].计算机科学,2007,34(4):185-187.
作者姓名:潘巍  王阳生  杨宏戟
作者单位:1. 首都师范大学信息工程学院,北京100037
2. 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100080
3. Software Technology Research Laboratory,De Montfort University,Leicester,LE 9BH,ENgland
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:本文探讨了粗糙集理论中最小决策规则的求取方法,提出决策依赖度的定义,尝试从最短的条件属性组合中提取尽可能多的决策规则。只有现有长度的决策规则无法完全覆盖所有样本时,才会考虑增加决策规则的长度。同时提出了3种减少计算复杂性的方案:1)引入跳跃系数λ;2)在计算中只对具有相同决策值的样本进行等价类划分,从而避免了对含有不同决策值的等价类的无用划分;3)设计Remain集合,只针对其中的样本进行等价类的划分,随着Remain中样本数的减少,计算量会大幅下降。此外,本文所提出的基于决策依赖度的跳跃式决策规则求取方法可以直接应用于不完备信息系统,因此具有良好的实用价值。

关 键 词:粗糙集理论  决策规则  条件属性  决策依赖度

A New Algorithm of Discretization of Consecutive Attributes Based on the Decision in Rough Sets
PAN Wei,WANG Yang-Sheng,YANG Hong-Ji.A New Algorithm of Discretization of Consecutive Attributes Based on the Decision in Rough Sets[J].Computer Science,2007,34(4):185-187.
Authors:PAN Wei  WANG Yang-Sheng  YANG Hong-Ji
Abstract:
Keywords:Rough set theory  Decision rule  Condition attribute  Decision dependability
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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