基于柔性逻辑的属性约简算法的改进及其对比

作     者：刘城霞 朱敏玲 LIU Chengxia ZHU Minling

作者机构：北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101 

基　　金：2017年网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题资助 2017北京高等学校高水平人才交叉培养"实培计划"毕业设计(论文)项目资助 

出 版 物：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing Information Science and Technology University)

年 卷 期：2017年第32卷第5期

页      码：17-23页

摘      要：在数据挖掘中的连续数据往往是需要先离散化处理后才能进行挖掘,而离散化方法的好坏也影响着最后的挖掘效果。柔性逻辑是一种可以包容不同逻辑的逻辑谱系,它可以直接对连续数据进行处理。如此将柔性逻辑中的柔性等价作为新的不可分辨关系,并利用等价类的概念和离散定律中吸收率的概念对不可分辨函数进行化简,进而进行改进后的属性约简,将是一种新的更直观、更符合实际数据要求的约简方法。基于这种思路改进了属性约简的算法,并用实验数据比较了改进前后的约简时间的差异。从结果来看应用新不可分辨关系在进行数据处理时省去了数据离散化过程,简化了数据预处理的步骤,有效地减少属性约简的时间。另外,为了和已有属性约简算法进行横向比较验证,还用实验数据验证了基于可分辨矩阵属性约简、启发式的属性约简、基于条件信息熵的属性约简及动态属性约简等经典属性约简算法,并将其和改进属性约简算法的约简时间进行了对比。

主 题 词：数据挖掘 属性约简 柔性逻辑 不可分辨关系 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.05.004

馆 藏 号：203277973...