基于β-δ<,0>粗糙集模型的属性约简算法

摘要：

本文针对经典粗糙集模型存在的对噪音数据敏感等缺陷,提出了基于隶属度和特征距离的β-δ<,0>拓展模型,该模型不仅能够处理含有噪音的不完全、不精确信息系统,其结果也能反映大量数据所满足的统计规律;针对β-δ<,0>拓展模型,提出了一种基于属性上下文敏感度的启发式属性约简算法.

关键词： 粗糙集理论 拓展模型 属性约简 启发式算法

作者: 杨善林 刘业政 马溪骏

作者单位: 合肥工业大学计算机网络系统研究所(合肥)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国优选法统筹法与经济数学研究会2003第五届中国管理科学年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 41-45

在线出版日期: 2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）