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基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简
被引量：
3
1
作者
惠景丽
潘巍
+1 位作者
吴康康
周晓英
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期282-287,共6页
在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法。利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以...
在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法。利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以选择较少的属性个数,而且还能保持较高的分类能力。
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关键词
邻域
粗糙集
全局定
邻域
非对称变邻域
全局属性重要度
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职称材料
题名
基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简
被引量：
3
1
作者
惠景丽
潘巍
吴康康
周晓英
机构
首都师范大学信息工程学院
首都师范大学高可靠嵌入式系统技术北京市工程研究中心
首都师范大学电子系统可靠性技术北京市重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期282-287,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070049
61202027)
+2 种基金
国际科技合作项目(2012D FA11340)
北京市自然科学基金资助项目(4122015)
电子系统可靠性技术北京市重点实验室2012年阶梯计划项目(Z121101002812006)资助
文摘
在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法。利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以选择较少的属性个数,而且还能保持较高的分类能力。
关键词
邻域
粗糙集
全局定
邻域
非对称变邻域
全局属性重要度
Keywords
Neighborhood rough set
Global neighborhood
Asymmetric variable neighborhood
Global attribute significance
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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作者
出处
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被引量
操作
1
基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简
惠景丽
潘巍
吴康康
周晓英
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
3
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