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一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法
引用本文:肖大伟,王国胤,胡峰.一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法[J].计算机科学,2009,36(3):208-211.
作者姓名:肖大伟  王国胤  胡峰
作者单位:1. 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065
2. 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065;西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031
基金项目:国家自然科学基金,新世纪优秀人才支持计划(NCET),重庆市自然科学基金,重庆市教委科学技术研究项目 
摘    要:将并行计算的思想融入基于粗糙集理论的快速属性约简中,提出了一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法.该算法在保证约简结果是Pawlak约简的情况下,将属性约简任务划分到多个处理器中同时处理,从而大大提高了属性约简的效率.仿真实验结果说明了该算法的高效性.

关 键 词:粗糙集  并行计算  属性约简  划分
收稿时间:2008/5/30 0:00:00

Fast Parallel Attribute Reduction Algorithm Based on Rough Set Theory
XIAO Da-wei,WANG Guo-yin,HU Feng.Fast Parallel Attribute Reduction Algorithm Based on Rough Set Theory[J].Computer Science,2009,36(3):208-211.
Authors:XIAO Da-wei  WANG Guo-yin  HU Feng
Affiliation:Institute of Computer Science and Technology;Chongqing University of Posts and Telecommunications;Chongqing 400065;China;School of Information Science and Tecnology;Southwest Jiaotong University;Chengdu 610031;China
Abstract:The idea of parallel computing was integrated into quick attribute reduction,and then a fast parallel attribute reduction algorithm based on rough set theory was proposed.The algorithm assigns the attribute reduction assignment to multi-processors to process simultaneously on the premise that its result is Pawlak reduction,which improves the reduction efficiency accordingly.Simulation experiment results prove the efficiency of the algorithm.
Keywords:Rough set  Parallel computing  Attribute reduction  Partition  
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