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题名基于集成学习的决策粗糙集特定类属性约简算法
被引量：7
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作者
李明
甘秀娜
王月波
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机构
石家庄铁道大学四方学院经济管理系
石家庄铁路职业技术学院组织人事部
河北银行股份有限公司信息技术部
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期262-270,共9页
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基金
河北省文化艺术科学规划课题(HB16-YB0164)。
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文摘
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容。目前决策粗糙集的属性约简大多基于全局的决策类,并且都是采用单一的约简准则。针对这一问题,在决策粗糙集下提出一种特定类别属性约简算法。针对特定的决策类,给出一种属性约简的定义,在保证决策区域极大化的同时尽可能地降低决策区域划分时的代价;利用集成学习的方法设计出相应的启发式属性约简算法。通过在UCI数据集上与已有的算法进行实验比较,验证了该算法具有更高的属性约简性能。
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关键词
粗糙集
属性约简
特定类
决策区域
决策代价
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Keywords
Rough set
Attribute reduction
Specific class
Decision region
Decision cost
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于信息粒化的区间值信息系统不确定性度量方法
被引量：5
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作者
甘秀娜
李明
王月波
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机构
石家庄铁路职业技术学院组织人事部
石家庄铁道大学四方学院经济管理系
河北银行股份有限公司信息技术部
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期107-114,共8页
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基金
河北省社会科学基金项目(HB14GL023)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014035)
河北省科技计划项目(13456119D)。
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文摘
目前区间值信息系统的不确定性度量方法大多基于粗糙集的粗糙度度量。实例分析表明该度量方法不满足严格单调性,为了解决这一缺陷,将粒计算方法引入区间值信息系统中,提出一种区间值信息系统的信息粒化模型。引入区间值信息系统的知识粒度和粗糙熵两种度量方法,理论分析出它们具有的严格单调性,在区间值信息系统的不确定性度量方面具有更好的优越性。实验验证了知识粒度和粗糙熵均比传统的粗糙度具有更好的不确定性度量效果。
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关键词
区间值信息系统
不确定性度量
粗糙集
粒计算
知识粒度
粗糙熵
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Keywords
Interval-valued information system
Uncertainty measurement
Rough set
Granular computing
Knowledge granularity
Rough entropy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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