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简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法
  • ISSN号:1672-4143
  • 期刊名称:《莆田学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]福建师范大学软件学院,中国福州350007, [2]南京航空航天大学信息科学与技术学院,中国南京210016, [3]江西师范大学信息工程学院,中国南昌330027
  • 相关基金:国家自然科学基金(30860084,60673014,60263005)资助项目;福建师范大学优秀青年骨干教师培养基金(2008100244)资助项目;福建省教育厅基金(ZA09047)资助项目.
中文摘要:

简化Q矩阵(Qr阵)是规则空间模型与属性层次方法的重要概念。基于属性层次结构,提出有效/无效项目的定义,研究属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系,给出有效/无效项目的判定定理。基于逐步向前回归的思想提出了求解Qr阵的渐增式扩张算法,给出相关理论依据。在考虑有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,对属性个数为10的情况采用线性回归方法为两种方法建立了数学模型。

英文摘要:

Reduced Q-matrix (Qr matrix) plays an important role in the rule space model (RSM) and the attribute hierarchy method (AHM). Based on the attribute hierarchy, a valid/invalid item is defined. The judgment method of the valid/invalid item is developed on the relation between reachability matrix and valid items. And valid items are explained from the perspective of graph theory. An incremental augment algorithm for constructing Qr matrix is proposed based on the idea of incremental forward regression, and its validity is theoretically considered. Results of empirical tests are given in order to compare the performance of the incremental augment algo-rithm and the Tatsuoka algorithm upon the running time. Empirical evidence shows that the algorithm outper-forms the Tatsuoka algorithm, and the analysis of the two algorithms also show linear growth with respect to the number of valid items. Mathematical models with 10 attributes are built for the two algorithms by the linear regression analysis.

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