刘海涛
- 作品数：2 被引量：16H指数：2
- 供职机构：太原理工大学信息工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 信息观下增量式属性约简方法研究被引量：5
- 2016年
- 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.
- 刘海涛续欣莹谢珺谢刚
- 关键词：条件熵邻域系统增量式学习属性约简
- 信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简被引量：11
- 2016年
- 信息观下研究邻域决策系统的属性约简是一种新颖的思路.通过分析论域下某样本邻域中其他样本与该样本决策属性值的异同,定义不一致邻域矩阵.在计算属性重要度时,利用不一致邻域减少在原条件属性基础上增加一个属性后条件熵的计算时间.分析得到邻域系统下条件熵与正域的关系,提出一种信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简算法,并分析该算法与其他算法的内在联系.实验结果验证了所提出算法的有效性.
- 续欣莹刘海涛谢珺谢刚
- 关键词：粗糙集条件熵属性约简
