文献类型：期刊文章

作　　者：景运革[1] 景罗希[2] 王宝丽[1] 程妮[1]

JING Yun-ge;JING Luo-xi;WANG Bao-li;CHENG Ni(Maths&Information Technology School,Yuncheng University,Yuncheng 044000,Shanxi,China;School of Software,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,Shanxi,China)

机构地区：[1]运城学院数学与信息技术学院,山西运城044000 [2]太原理工大学软件学院,山西太原030024

出　　处：《山东大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61703363);山西省应用基础研究计划资助项目(201801D121148);运城学院院级项目(YQ-2017028).

年　　份：2020

卷　　号：55

期　　号：1

起止页码：62-68

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。

关 键 词：粗糙集 增量学习  属性约简 知识粒度

分 类 号：TP18]