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信息量的不完备信息系统属性约简方法
引用本文:李艳红,鄂旭,周津,赵肖冰,邹萍. 信息量的不完备信息系统属性约简方法[J]. 小型微型计算机系统, 2012, 33(3): 641-645
作者姓名:李艳红  鄂旭  周津  赵肖冰  邹萍
作者单位:1. 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州,121001
2. 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;辽宁工程技术大学资源与环境学院,辽宁阜新123000
3. 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130000
4. 河北科技师范学院信息技术系,河北秦皇岛,066004
基金项目:国家自然基金项目(70971059,70771007)资助;博士启动基金项目(20091034)资助;博士后基金项目(20100471475)资助
摘    要:针对不完备信息系统,提出一种基于信息量属性约简的新方法.该方法对传统的容差关系计算方法进行了改进,并在此基础之上给出了一种新的求核属性的方法.通过判断可以直接得到核属性,这样在计算的过程中大大的降低了属性约简算法的时间复杂度.最后设计了一个新的基于不完备信息系统信息量属性约简算法,通过实例验证了该算法的正确性、高效性.

关 键 词:不完备信息系统  属性约简  信息量  算法复杂度

New Attribute Reduction Method Based on Information Quantity in Incomplete Information System
LI Yan-hong , E Xu , ZHOU Jin , ZHAO Xiao-bing , ZOU Ping. New Attribute Reduction Method Based on Information Quantity in Incomplete Information System[J]. Mini-micro Systems, 2012, 33(3): 641-645
Authors:LI Yan-hong    E Xu    ZHOU Jin    ZHAO Xiao-bing    ZOU Ping
Affiliation:1(School of electronic and information engineering,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,China) 2(Environment and Resource School,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China) 3(School of computer science and technology,Jilin University,Changchun 130000,China) 4(Information technology department,Hebei Normal University of Science & Technology,Qinhuangdao 066004,China)
Abstract:Focusing on incomplete information system,a new method of attribute reduction based on information quantity is put forward.On one hand,this approach improves traditional tolerance relation calculation methods.On the other hand,a new method is present for calculating the core of attributes on the basis of tolerance relation,which can get core directly.So the method can lower time complexity greatly in the process of attribute reduction calculation.In conclusion a new information system based on incomplete information system about information quantity is designed and the analysis of the realistic example shows that the algorithm is accurate and effective.
Keywords:incomplete information systems  attribute reduction  information quantity  algorithm complexity
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