基于加权浓缩树的粗糙集属性约简算法

摘要：

针对基于分辨矩阵约简算法中存在冗余元素,从而导致空间存储代价高的问题,提出一种基于加权浓缩树的属性约简算法.该算法可以进一步剔除冗余元素,压缩存储分辨矩阵中的信息,并且在构建树结构的过程当中考虑了属性重要度的影响.实验结果与C-Tree及差别信息树算法进行比较,提出的算法可以获得更优的属性约简结果,有效地降低了空间复杂度.

关键词：粗糙集、属性约简、分辨矩阵、加权浓缩树、空间复杂度

所属期刊栏目：54

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：2015年河南省科技厅"2015年度河南省高等学校重点科研项目"15B520006

在线出版日期：2018-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-81