几类拓展粗糙集模型属性约简研究综述

论文摘要

粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论.

论文目录

• 1 属性约简算法
•   1.1 模糊粗糙集属性约简算法
•     1.1.1 基于辨识矩阵的属性约简算法
•     1.1.2 基于属性依赖度的属性约简算法
•     1.1.3 基于信息观的属性约简算法
•   1.2 覆盖粗糙集属性约简算法
•     1.2.1 基于辨识矩阵的属性约简算法
•     1.2.2 基于信息观的属性约简算法
•   1.3 邻域粗糙集属性约简算法
•     1.3.1 基于属性重要度的属性约简算法
•     1.3.2 基于信息观的属性约简算法
•   1.4 决策粗糙集属性约简算法
•     1.4.1 标准保持的属性约简算法
•     1.4.2 标准优化的属性约简算法
•   1.5 变精度粗糙集属性约简算法
• 2 问题和方向
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邬阳阳,郭文强,汤建国,任艳

关键词: 扩展粗糙集模型,属性约简,模糊粗糙集,覆盖粗糙集,邻域粗糙集,决策粗糙集,变精度粗糙集

来源: 宜宾学院学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 新疆财经大学计算机科学与工程学院

基金: 国家自然科学基金项目（61163066,61562079）

分类号: TP18

DOI: 10.19504/j.cnki.issn1671-5365.20190531.001

页码: 29-38

总页数: 10

文件大小: 1079K

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