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维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简
Incremental Attribute Reduction of Incomplete Hybrid Data Based on Dimension Change作者机构：山西大同大学物理与电子科学学院山西大同037009
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2021年第57卷第12期
页 面：161-169页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家青年自然科学基金(61307121) 山西大同大学科研项目(2014K4) 山西大同大学教改项目(XJY2013213)
主 题：粗糙集 属性约简 不完备混合型信息系统 正区域 增量式学习
摘 要：增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法。UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性。
