基于模糊概念层核属性集确定算法及仿真研究

摘要

大型数据库中核属性集的确定是生成分类规则算法的重要步骤.该文在结合粗糙集理论和层次聚类方法的基础上,提出运用模糊概念层方法对原始数据进行模糊化处理,排除边缘数据的干扰作用并简化可区分矩阵的构造,从而得出核属性集.并以我国湖库在藻类繁殖高峰期实测浓度数据为例,快速、准确地得出湖库富营养化的主要指标.仿真试验结果表明,该算法简单,易于实现,在正确得出核属性集的基础上可以减少计算量,从而较为快速有效地得出推理规则.