多粒度粗糙集的双层绝对约简

被引：2

作者：

邓大勇 ^{[1
]}

黄厚宽 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江师范大学行知学院

[2] 北京交通大学计算机与信息技术学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2016年 / 29卷 / 11期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

粗糙集; 多粒度粗糙集; 异构数据; 绝对约简; 双层绝对约简;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611002

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

多粒度粗糙集本质上是异构的,但是目前尚未运用于异构数据处理.从绝对约简的角度出发,提出多粒度粗糙集的双层绝对约简——多粒度绝对约简和多粒度绝对粒度约简.分析多粒度双层绝对约简的性质,特别是从异构数据约简的角度探究多粒度双层绝对约简的特性,提出多粒度双层绝对约简算法.理论分析和实例表明多粒度双层绝对约简算法的可行性.

引用

页码：969 / 975

页数：7

共 20 条

[1] 多粒度模糊粗糙集研究 [J].

李聪 .

数学杂志, 2016, 36 (01) :124-134

[2] 基于可变相容粒空间的多粒度覆盖粗糙集模型 [J].

桑林 ;

李续武 .

计算机技术与发展, 2015, 25 (08) :35-38

[3] 基于并行约简的概念漂移探测 [J].

邓大勇 ;

徐小玉 ;

黄厚宽 .

计算机研究与发展, 2015, 52 (05) :1071-1079

[4] F-粗糙集方法对概念漂移的度量 [J].

邓大勇 ;

裴明华 ;

黄厚宽 .

浙江师范大学学报(自然科学版), 2013, 36 (03) :303-308

[5] 基于一般二元关系的多粒度粗糙集模型 [J].

顾力平 ;

杨习贝 .

南京航空航天大学学报, 2013, 45 (01) :124-129

[6] 可变多粒度粗糙集模型 [J].

张明 ;

唐振民 ;

徐维艳 ;

杨习贝 .

模式识别与人工智能, 2012, 25 (04) :709-720

[7] 一种悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法 [J].

桑妍丽 ;

钱宇华 .

模式识别与人工智能, 2012, 25 (03) :361-366

[8] 三枝决策粗糙集 [J].

刘盾 ;

姚一豫 ;

李天瑞 .

计算机科学, 2011, 38 (01) :246-250

[9] 连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简 [J].

冯林 ;

李天瑞 ;

余志强 .

计算机科学, 2010, 37 (09) :205-208

[10]

Function S-rough sets and security-authentication of hiding law[J]. SHI KaiQuan1,2 ＆ ZHAO JianLi3 1 School of Mathematics and Computer Sciences, Longyan University, Longyan 364000, China;2 School of Mathematics and System Sciences, Shandong University, Jinan 250100, China;3 School of Mathematics Science, Liaocheng University, Liaocheng 252059, China.Science in China（Series F:Information Sciences）. 2008(07)

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