一种基于Rough集理论的数据过滤方法

被引：11

作者：

尹旭日

周志华

何佳洲

陈世福

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京

来源：

计算机研究与发展 | 2000年 / 09期

关键词：

粗集; 数据过滤; 近似质量; 统计意义; 等价类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

Rough集 (粗集 )理论是一种处理不确定或模糊知识的重要工具 .在对 Rough集理论进行深入研究的基础上 ,提出了一种基于 Rough集理论的数据过滤算法 .该算法的基本思想是基于 P-确定的等价类的合并 ,算法直观 ,计算简便 .理论和实验表明 ,该算法能够减低信息系统中信息的粒度 ,在保持规则近似质量不变的前提下 ,有效地提高规则的统计意义和预测强度 .

引用

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