基于Rough集理论的模糊值属性信息表简化方法

被引：24

作者：

王熙照

赵素云

王静红

机构：

[1] 河北大学数学与计算机学院机器学习实验室,河北大学数学与计算机学院机器学习实验室,河北大学数学与计算机学院机器学习实验室保定,保定,保定

来源：

计算机研究与发展 | 2004年 / 11期

关键词：

知识发现; Rough集; 不可分辨关系; 模糊约简; 模糊核;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了有效地在信息表中处理取值为模糊术语的属性 ,解决Rough集对模糊值属性处理能力较弱的问题 ,提出了模糊不可分辨关系的概念 ,用于处理属性值为模糊术语的信息表将约简、核、相对约简与相对核以及规则的约简与核等Rough集理论中一系列知识约简的概念推广到模糊环境下 ,提出了一种有效的模糊值信息表简化的启发式算法数值实验验证该方法在模糊值属性信息表简化方面比传统的Pawlak方法和其他一些学者的相关工作更为有效

引用

页码：1974 / 1981

页数：8

共 6 条

[1]

ROUGH SETS [J].