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属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.
一种基于属性重要性的属性约简启发式算法
【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以
【机 构】
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皖南医学院计算机教研室,合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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河南师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年5期
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