一种改进的启发式最优相对属性约简算法

摘要：

针对在传统的粗糙集理论相对属性约简算法中因需计算可区别矩阵和正区域而导致的约简效率低下这一问题,提出一种改进的启发式最优相对属性约简算法加以解决.通过引入属性集的相对分类能力的定义给出相对属性约简的判定条件,在此基础上导出的改进相对属性约简算法既能保证约简过后的条件属性是最优的,又能提高约简效率.实际算例结果以及对比实验体现了该算法的高效性.

关键词：粗糙集理论、改进最优相对属性约简、判定条件

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省自然科学基金项目2014020115;辽宁省教育厅科学技术研究项目L2012031

在线出版日期：2016-03-25（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：32-35