【摘 要】
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决策粗糙集模型是当前粗糙集理论的研究热点.然而目前决策粗糙集中的属性约简大多基于决策代价视角而构建,为了同时兼顾约简结果的决策代价和分类精度,本文通过融合属性子集的分类性能,在混合型信息系统下提出一种邻域互信息熵的决策代价属性约简算法.文中首先在混合型信息系统下提出邻域信息熵、邻域联合熵和邻域条件熵,并进一步地推导出了邻域互信息熵和邻域条件互信息熵;然后将邻域互信息熵理论融入邻域决策粗糙集的决策代价属性约简中,提出一种邻域互信息熵的混合型数据决策代价属性约简算法,该属性约简选择出的属性子集可同时兼顾决策代
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学成都计算机应用研究所,广西民族大学数学与物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772006)资助,广西科技重大专项项目(AA17204096)资助,广西八桂学者专项项目(2017)资助,广西重点研发计划项目(AB17129012)资助,广西高校中青年教师基础能力提升项目(2021KY0168)资助。
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决策粗糙集模型是当前粗糙集理论的研究热点.然而目前决策粗糙集中的属性约简大多基于决策代价视角而构建,为了同时兼顾约简结果的决策代价和分类精度,本文通过融合属性子集的分类性能,在混合型信息系统下提出一种邻域互信息熵的决策代价属性约简算法.文中首先在混合型信息系统下提出邻域信息熵、邻域联合熵和邻域条件熵,并进一步地推导出了邻域互信息熵和邻域条件互信息熵;然后将邻域互信息熵理论融入邻域决策粗糙集的决策代价属性约简中,提出一种邻域互信息熵的混合型数据决策代价属性约简算法,该属性约简选择出的属性子集可同时兼顾决策代
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