基于相对知识粒度的决策表约简

山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (6): 8-12.

基于相对知识粒度的决策表约简

陈玉明,吴克寿,谢荣生

厦门理工学院计算机科学与技术系, 福建厦门 361024

收稿日期:2012-04-02 出版日期:2012-12-20 发布日期:2012-04-02
作者简介:陈玉明(1977- ),男,江西吉安人,讲师，博士,主要研究方向为粗糙集与数据挖掘.E-mail: cym0620@163.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61103246, 60903203, 61075056);厦门理工学院引进人才项目(YKJ10036R)

Reduction for decision table based on relative knowledge granularity

CHEN Yu-ming, WU Ke-shou, XIE Rong-sheng

Department of Computer Science and Technology, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China

Received:2012-04-02 Online:2012-12-20 Published:2012-04-02

摘要/Abstract

摘要： 知识粒度主要应用于信息系统的属性约简。为了把知识粒度拓展到决策表约简领域,在研究知识粒度的基础上,定义了相对知识粒度的概念,证明了对一致决策表约简而言,相对知识粒度表示与Pawlak代数表示的等价性。进一步定义了基于相对知识粒度的属性重要度,提出了两个基于相对知识粒度的启发式决策表约简算法。通过理论分析与实例表明约简算法是有效可行的。

关键词: 粗糙集, 知识粒度, 信息系统, 约简, 决策表

Abstract: The knowledge granularity was mainly used for attribute reduction in information systems. In order to expand the knowledge granularity to the field of decision table, the relative knowledge granularity was defined based on knowledge granularity. The equivalence between the Pawlak algebraic representation and relative granularity representation was proved for a consistent decision table. Based on the definition of relative knowledge granularity, the attribute significance was defined, and two heuristic reduction algorithms for decision table were proposed. Theoretical analysis and the actual example study showed that the reduction algorithms were efficient and feasible.

Key words: rough sets, knowledge granularity, information system, reduction, decision table

中图分类号:

TP181

陈玉明,吴克寿,谢荣生. 基于相对知识粒度的决策表约简[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(6): 8-12.

CHEN Yu-ming, WU Ke-shou, XIE Rong-sheng. Reduction for decision table based on relative knowledge granularity[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2012, 42(6): 8-12.

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[1]	邱利芹,王磊,于越,孙雅慧. 知识粒度视角下区间值决策信息系统的增量式属性约简[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(6): 45-57.
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[10]	高峰1,迟春梅2. 决策表中属性的重排[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(5): 6-12.
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[15]	施珺,朱敏. 一种基于灰色系统和支持向量机的预测优化模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(5): 7-11.

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[7]	孔维涛,张庆范,张承慧 . 基于DSP的空间矢量脉宽调制(SVPWM)的实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(3): 81 -84 .
[8]	田芳1,张颖欣2,张礼3,侯秀萍3,裘南畹3. 新型金属氧化物薄膜气敏元件基材料的开发[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(2): 104 -107 .
[9]	于海波,李宇,余恬,雷虹 . W波段折叠波导慢波系统的尺寸对其冷特性的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(3): 90 -94 .
[10]	郑桂兰,关瑞芳,隋　肃,李建权,李国忠 . 反应型反光型道路标线涂料识别效果研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2007, 37(1): 86 -89 .