曾淇
- 作品数：2 被引量：20H指数：2
- 供职机构：江西农业大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 变精度下不完备混合数据的增量式属性约简方法被引量：15
- 2018年
- 为了解决当不完备混合决策系统中数据动态增加时,静态属性约简方法的计算复杂度高的问题,提出变精度下不完备混合数据的增量式属性约简方法。首先,在变精度模型下给出了利用条件熵度量属性的重要性程度;然后,详细分析和设计了当数据动态增加时条件熵的增量式更新变化情况和属性约简的更新机制;在此基础上,利用启发式贪心策略构造了增量式的属性约简算法,实现了不完备的数值型和符号型混合数据下属性约简的动态更新。通过UCI数据集中五个真实的混合型数据集的实验比较和分析,在约简效果方面,利用增量式属性约简算法处理Echocardiogram、Hepatitis、Autos、Credit和Dermatology数据集的增量规模为90%+10%时,数据集的原属性个数分别由12、19、25、17和34个约简至6、7、10、11和13个,分别占原属性集的50. 0%、36. 8%、40. 0%、64. 7%和38. 2%;在执行时间方面,增量式算法在五个数据集的平均耗时分别为2. 99 s、3. 13 s、9. 70 s、274. 19 s和50. 87 s,静态算法的平均耗时分别为284. 92 s、302. 76 s、1062. 23 s、3510. 79 s和667. 85 s,且增量式算法的耗时与数据集的实例规模、属性个数和属性值类型的分布相关。实验结果表明,增量式属性约简算法在计算耗时方面要显著优于静态算法,且能有效剔除数据中的冗余属性。
- 王映龙曾淇钱文彬钱文彬黄锦涛
- 关键词：粗糙集属性约简邻域关系
- 变精度下不完备邻域决策系统的属性约简算法被引量：5
- 2017年
- 邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。
- 王映龙曾淇钱文彬杨珺
- 关键词：粗糙集理论邻域关系不完备信息系统粒计算多粒度
