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一种基于知识颗粒的高效完备属性约简算法
  • 期刊名称:中南大学学报,(2009-12),Vol. 40,No. 6,pp. 1623-1629
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510641, [2]广东工业大学管理学院,广东广州510520
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合资助项目(60776816);广东省自然科学基金重点资助项目(8251064101000005);广东省科技计划项目(20078060401007);广东工业大学青年基金资助项目(072058)
  • 相关项目:用于机场安全管理与预防恐怖犯罪的身份识别方法研究与实现
中文摘要:

为获取高效算法,结合Rough集和粒计算理论,基于知识颗粒设计出获取等价类的算法及计算正区域的等价算法,使用动态SQL语句直接获取已排序的对象集,省略类似算法必需的排序算法,降低了实现的复杂度。给出一种增量式的属性约简算法,设计5种选择属性的新启发策略供算法使用,可避免无用属性入选,更有效去除可省属性及缩减搜索空间等,确保约简算法的完备性,简化了中间步骤,从而保证算法的高效性。理论分析及实验结果表明:采用该约简算法的时间复杂度和实际求解时间均比采用现有算法的时间复杂度和实际求解时间低,并能更好地适应海量数据集的挖掘。

英文摘要:

To gain an ideal algorithm, based on the theories of rough set and granular computing, the basic algorithms of indiscernibility relation and computing positive region were designed, in which dynamic SQL was used to directly get the sorted object sets so that the sort algorithm was left out. Thus an incremental efficient algorithm for reduction of attributes was proposed, and several heuristic strategies were designed to select attributes to avoid useless attributes selected, wipe off attributes that can be omitted more efficiently and reduce the search space etc, which assured the completeness and simplified the mid result so as to ensure the efficiency. The theoretical analysis and experimental results show that the reduction algorithm is more efficient than the existing ones and more adaptive to very large databases.

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