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一种基于Rough集理论的数据过滤方法
引用本文:尹旭日,周志华,何佳洲,陈世福.一种基于Rough集理论的数据过滤方法[J].计算机研究与发展,2000,37(9):1082-1086.
作者姓名:尹旭日  周志华  何佳洲  陈世福
作者单位:南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金!(项目编号 69875 0 0 6,A),江苏省自然科学基金!(项目编号 BK990 3 6)
摘    要:Routh集理论是一种处理不确定模糊知识的重要工具,在对Rough集理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Rough集理论的这滤算法。该处 工硒思想是基于P-确定的等价类的合并,算法直观,计算简便,理论和实验表明,该算法能够减低信息系统中信息的粒度,在保持规则近似质量不变的前提下,有效地提高规则的统计意义和预测强度。

关 键 词:数据过滤  数据挖掘  Rough集理论  信息系统

AN ALGORITHM BASED ON ROUGH SET THEORY FOR DATA FILTERING
YIN Xu-Ri,ZHOU Zhi-Hua,HE Jia-Zhou,CHEN Shi-Fu.AN ALGORITHM BASED ON ROUGH SET THEORY FOR DATA FILTERING[J].Journal of Computer Research and Development,2000,37(9):1082-1086.
Authors:YIN Xu-Ri  ZHOU Zhi-Hua  HE Jia-Zhou  CHEN Shi-Fu
Abstract:The rough set approach is an important tool to deal with uncertain or vague knowledge in AI applications. In this paper, the rough set theory is studied, and an algorithm based on the rough set theory for data filtering is proposed. Theoretical analysis and experimental result show this algorithm can effectively reduce granulation of attribute measurement and obtain a higher strength of prediction in terms of the statistical significance of rules.
Keywords:rough set  data filtering  approximation quality  statistical significance  equivalence class
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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