基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

作     者：徐怡 肖鹏 XU Yi;XIAO Peng

作者机构：计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学)合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2019年第39卷第5期

页      面：1247-1251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：国家自然科学基金资助项目(61402005) 安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF114) 安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目(KJ2013A015) 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目 

主　　题：不完备信息系统 多粒度 动态更新 容差关系多粒度粗糙集 近似集 

摘      要：针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性,为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题,提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先,讨论了基于容差关系的近似集变化的性质,并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势;然后,针对更新容差类效率低的问题,提出了动态更新容差类的定理;最后,在此基础上,设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验,当数据集变大时,所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间,即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法,验证了所提算法的正确性和高效性。