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一种基于属性重要性的属性约简启发式算法

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摘要

属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.

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来源
《河南师范大学学报：自然科学版》 |2008年第5期|163-165|共3页
作者
叶明全; 胡学钢;
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作者单位

皖南医学院计算机教研室;

合肥工业大学计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 属性约简; 属性重要性; 多值偏向;

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