不一致决策表的知识约简方法研究

被引：17

作者：

李凡

刘启和

叶茂

杨国纬

机构：

[1] 不详

[2] 电子科技大学计算机科学与工程学院

[3] 不详

来源：

控制与决策 | 2006年 / 08期

关键词：

Rough集; 知识约简; 不一致决策表; Fuzzy相似关系;

D O I：

10.13195/j.cd.2006.08.19.lif.004

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

目前计算不一致决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简的方法均基于可辨识属性矩阵,在大数据集下耗时较多.为此,提出转化算法,将计算原不一致决策表的上述3种约简转化为计算3种一致决策表的Paw lak约简.通过应用针对后者的高效启发式算法,有效地减少了计算时间.此外,引入λ-约简的概念,通过调节λ的值,能得到一族反映决策矢量不同水平相似程度的知识约简.该方法降低了分布约简对决策表区分能力的过高要求,较上述3种约简更为灵活.

引用

页码：857 / 862

页数：6