工业仪表与自动化装置
工業儀錶與自動化裝置
공업의표여자동화장치
INDUSTRIAL INSTRUMENTATION & AUTOMATION
2014年
2期
113-116
,共4页
粗糙集%区分矩阵%属性值约简%启发式信息
粗糙集%區分矩陣%屬性值約簡%啟髮式信息
조조집%구분구진%속성치약간%계발식신식
rough set%discernibility matrix%attribute value reduction%heuristic information
在对基于区分矩阵的值约简算法进行了分析发现,这些算法在区分矩阵构造时或数据处理时,忽略了对于同在一个决策属性类对象集包含的信息, BDMVR正是利用了这些被忽略的信息,构造出新的启发信息用于指导值约简算法。新算法更充分地利用了区分矩阵中包含的信息,且与对象和条件属性顺序无关,都能得到相同规则。通过算例分析和在5个数据集上的比对实验证明了算法的有效性。
在對基于區分矩陣的值約簡算法進行瞭分析髮現,這些算法在區分矩陣構造時或數據處理時,忽略瞭對于同在一箇決策屬性類對象集包含的信息, BDMVR正是利用瞭這些被忽略的信息,構造齣新的啟髮信息用于指導值約簡算法。新算法更充分地利用瞭區分矩陣中包含的信息,且與對象和條件屬性順序無關,都能得到相同規則。通過算例分析和在5箇數據集上的比對實驗證明瞭算法的有效性。
재대기우구분구진적치약간산법진행료분석발현,저사산법재구분구진구조시혹수거처리시,홀략료대우동재일개결책속성류대상집포함적신식, BDMVR정시이용료저사피홀략적신식,구조출신적계발신식용우지도치약간산법。신산법경충분지이용료구분구진중포함적신식,차여대상화조건속성순서무관,도능득도상동규칙。통과산례분석화재5개수거집상적비대실험증명료산법적유효성。
Analyzed on the value reduction algorithm based on discernibility matrix, these algorithms ignored the information contain in object set of the same decision attribute class when the discernibility matrix structure or data processing. BDMVR uses these neglected information, construct a new heuristic information used to guide value reduction algorithm. The new algorithm make full use of the information contained in the discernibility matrix, it has nothing to do with the objects and condition attributes order and can get the same rules. Through the example analysis and the comparison experiments on five data-sets prove the effectiveness of the algorithm.