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一种完备的最小属性约简方法
引用本文:于海燕,乔晓东.一种完备的最小属性约简方法[J].计算机工程,2012,38(4):46-48.
作者姓名:于海燕  乔晓东
作者单位:中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,北京,100038
基金项目:中国博士后科学基金资助项目“叙词表的自动集成及领域本体构建方法研究”(2011M500370)
摘    要:为解决粗糙集中的属性约简问题,提出一种完备的最小属性约简方法。将差别矩阵中所有有关属性区分的信息都浓缩进一个差别向量组,计算每个属性在区分2个对象的属性集合中出现的概率,作为属性重要性的启发式信息,建立最小属性约简树,得到属性约简。分析结果表明,该方法可以获得所有的最小属性约简。

关 键 词:粗糙集  决策表  差别属性集  差别向量组  最小属性约简树  最小属性约简
收稿时间:2011-08-26

Complete Minimal Attribute Reduction Method
YU Hai-yan , QIAO Xiao-dong.Complete Minimal Attribute Reduction Method[J].Computer Engineering,2012,38(4):46-48.
Authors:YU Hai-yan  QIAO Xiao-dong
Affiliation:(Information Technology Support Center, Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038, China)
Abstract:Attribute reduction is the basic problem of rough sets theory. A method for minimal attributes reduction in consistent decision table is proposed in this paper. The discernible information in consistent decision tables is described with discernible vector array. A minimal attribute reduction tree is generated based on the probability of the attributes which discern two objects. All minimal attribute reductions are got from minimal attributes reduction tree. The result of the method is proved to be complete and minimal.
Keywords:rough set  decision table  discernible attribute set  discernible vector array  minimal attribute reduction tree  minimal attribute reduction
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