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文檔簡介
1、在粗糙集的理論研究中,有很多重要的概念,其中的屬性約簡是在粗糙集研究中的最重要的研究內(nèi)容。隨著數(shù)據(jù)量的增加,在粗糙集模型上進(jìn)行分類效率大幅度的降低,因此屬性約簡顯得尤為重要。在現(xiàn)實(shí)生活中,數(shù)據(jù)的完整性無法得到保證,因此在實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)大多是不完整的。由此不完備的信息系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,但是傳統(tǒng)的粗糙集模型無法直接處理不完備信息,因此不完備信息系統(tǒng)成為粗糙集模型研究上的重要的方向。
目前已有的處理不完備信息系統(tǒng)的方法主要有基于容差關(guān)
2、系和基于差別矩陣的。這兩種方法的時(shí)間效率很低,因此本文通過對已有的屬性約簡算法的研究提出一種不完備信息系統(tǒng)上的快速屬性約簡算法。
本文提出的不完備信息系統(tǒng)上的快速屬性約簡算法,將鄰域粗糙集引入不完備信息系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基于屬性隸屬度的屬性約簡,并且通過將桶引入到不完備信息系統(tǒng)上,大大的提高了屬性約簡的效率,同時(shí)保證了屬性約簡之后的數(shù)據(jù)集的分類精度。
基于擴(kuò)展的鄰域粗糙集模型的不完備信息系統(tǒng)上的快速屬性約簡會根據(jù)鄰域閾值的
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