基于样本选择的启发式属性约简方法研究

摘要：

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一.借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段.传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间消耗.为解决这一问题,提出了一种基于样本选择的启发式算法,该算法主要分为3步:首先从样本集中挑选出重要的样本;然后利用选取出的样本构建新的决策系统;最后利用启发式算法求解约简.实验结果表明,新算法能够有效地减少约简的求解时间.

关键词：信息系统、样本选择、粗糙集、属性约简

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61100116,61305058;江苏省青蓝工程中青年学术带头人人才项目,中国博士后科学基金项目2014M550293

在线出版日期：2016-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-43