朱颖翠
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
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- 基于粗糙集理论的决策表属性约简算法被引量：4
- 2007年
- 属性约简是粗糙集理论的一个重要内容,是进行知识获取中的核心问题之一.本文在粗糙集理论的基础上构造了区分图,在区分图上以属性的重要度作为启发信息,快速缩小搜索空间,求解最小属性约简.给出了一个最坏情况下时间复杂度为max（O（｜C｜^2）,O（｜C‖U｜^2））的快速属性约简算法.该算法统一考虑一致性决策表和不一致性决策表两种情况下的属性约简.
- 朱颖翠马英红
- 关键词：粗糙集属性约简算法复杂度
- 一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法被引量：1
- 2007年
- 属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。
- 王常伟马英红朱颖翠
- 关键词：粗糙集属性约简属性值约简
- 基于粗糙集理论的规则提取算法
- 2007年
- 粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。
- 朱颖翠马英红王常伟
- 关键词：粗糙集隶属度函数
- 基于粗糙集理论的决策表属性约简与规则提取算法的研究与应用
- 粗糙集理论是波兰数学家Z．Pawlak于1982年提出的一种分析不完整、不精确、不确定数据的数据分析理论。它与其它处理不精确或不确定问题理论的最显著区别是无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，就可直接对数据进...
- 朱颖翠
- 关键词：粗糙集决策表属性约简隶属度函数时间复杂度
- 文献传递
