位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于绝对信息量的覆盖增量约简算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:210-214
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]漳州师范学院数学与信息科学系,漳州363000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.10671173,10971186)、福建省自然科学基金项目(No.2010J01018)、福建省教育厅科技项目(No.JA09167)资助
  • 相关项目:覆盖的约简理论及其在中医方剂配伍规律研究中的应用
中文摘要:

在保持覆盖上下近似算子不变的情况下,探讨覆盖约简算法.通过定义绝对信息量和信息量,引入相邻矩阵等概念,提出基于绝对信息量的覆盖增量约简算法.实例表明,该方法是一种能够去除覆盖中绝对冗余知识的有效方法.

英文摘要:

A covering reduction algorithm is studied under the condition that both the operator and the under approximation operator are not changed. The absolute upper approximation information quantity, information quantity and the adjacency matrix are defined. An incremental reduction algorithm is presented based on the absolute information quantity for covering generalized rough sets. The example shows that the proposed algorithm is an effective technique to remove the redundant knowledge in the complex datasets.

同期刊论文项目
期刊论文 61 会议论文 4 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169