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基于决策规则的属性约简算法研究
  • ISSN号:0253-2395
  • 期刊名称:《山西大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连科技学院信息科学学院,辽宁大连116052, [2]大连科技学院交通运输学院,辽宁大连116052, [3]大连交通大学软件学院,辽宁大连116045
  • 相关基金:国家自然科学基金(61173034;61272171); 2014年全国教育科学“十二五”规划项目(EFA140354)
中文摘要:

随着形式背景中数据的增多,概念数量会急剧增加。基于决策形式背景的属性约简在保持决策规则分类能力不变的前提下,寻找极小属性子集,使得决策规则得以简化。文章首先将规则分为强规则与弱规则,提出非冗余规则的判定定理及规则约简的判定定理并予以证明;其次提出规则约简及规则输出算法,具体做法是:生成非冗余规则,然后对非冗余规则进行约简,保留规则中相对必要属性的最简形式,删除规则中的不必要属性;随后讨论了算法的时间复杂度。通过实例分析,对比了其他属性约简算法的运行效率和分类能力,证明本文提出的算法具有可行性和正确性。

英文摘要:

As the size of data table grows, the concepts generated become larger in number. Attribute reduction based on decision formal context is to find out minimum subsets of attributes under the precondition of maintaining the ability of classification, rules simplified as well. This paper classifies rules into strong rules and weak rules, puts forward judging theorems of non-redundant rules and rule reduction with demonstration;moreover, proposes an algorithm of rule reduction and output. Non-redundant rules are generated, and then non-redundant rules are reduced to retain the simplest form of relative necessary at- tributes and unnecessary attributes are deleted. Time complexity is also discussed. Comparing with other algorithms on runtime and ability of classification, the experimental results show that the proposed method approves feasibility and accuracy.

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期刊信息
  • 《山西大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:山西大学
  • 主编:杨斌盛
  • 地址:太原市坞城路92号
  • 邮编:030006
  • 邮箱:xbbjb@sxu.edu.cn
  • 电话:0351-7010455
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2395
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1105/N
  • 邮发代号:22-42
  • 获奖情况:
  • 边疆七年获山西省一级期刊荣誉(1993-1999)
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5651