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基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法
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作者
张海玉
贾润亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2320-2328,共9页
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下...
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下邻域优势区分度进行增量式更新的原理;分别提出数据对象增加和减少情形下数据集属性约简的增量式更新算法。在多个UCI数据集上进行实验验证,实验结果表明,该增量式算法能够有效完成动态数据的属性约简任务。
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关键词
数值型
偏序关系数据
属性约简
优势粗糙集
邻域
关系
区分度
增量式学习
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职称材料
题名
基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法
被引量：
1
1
作者
张海玉
贾润亮
机构
太原理工大学财经学院
山西省财政税务专科学校信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2320-2328,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61403271)。
文摘
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下邻域优势区分度进行增量式更新的原理;分别提出数据对象增加和减少情形下数据集属性约简的增量式更新算法。在多个UCI数据集上进行实验验证,实验结果表明,该增量式算法能够有效完成动态数据的属性约简任务。
关键词
数值型
偏序关系数据
属性约简
优势粗糙集
邻域
关系
区分度
增量式学习
Keywords
numerical type
ordered data
attribute reduction
dominance rough set
neighborhood relation
discrimination
incremental learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法
张海玉
贾润亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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