文献类型：期刊文章

作　　者：刘海涛[1] 续欣莹[1] 谢珺[1] 谢刚[2]

机构地区：[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024 [2]太原理工大学国际教育交流学院,太原030024

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：人社部留学回国人员科技活动择优资助项目(2013-68)资助;山西省自然科(2014011018-2)资助;山西省回国留学人员科研项目(2013-033;2015-045)资助

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：375-380

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对实际数据大多是动态变化的,在增加样本后,原约简集可能已不再有效,需要对其动态更新.邻域决策系统中现有的增量算法都是从代数观下分析其变化情况,本文从信息观出发,详细分析了增加样本后,条件熵的变化机制,以及其对约简集的影响规律,发现只有新增样本的不一致邻域才引起条件熵的变化,相继引起了约简集的变化.提出了一种信息观下增量式属性约简算法,该算法只需针对新增样本及其不一致邻域进行约简,有效地避免了重复约简,从而快速求得更新后的约简集.从理论上分析了算法的复杂度,通过实例表明该算法是有效的,实验进一步验证了算法的有效性和高效性.

关 键 词：条件熵 邻域系统 增量式学习 属性约简

分 类 号：TP181]