模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (3): 388-396    DOI:
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基于最大粒的规则获取算法
张清华1,2,王国胤2,刘显全1,2
1。重庆邮电大学数理学院重庆400065
2。重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065
Rule Acquisition Algorithm Based on Maximal Granule
ZHANG Qing-Hua1,2, WANG Guo-Yin2, LIU Xian-Quan1,2
1. School of Mathematics and Physics,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065
2.Institute of Computer Science and Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065

全文: PDF (453 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 粒计算是模拟人类思维和解决复杂问题的方法,它是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具。文中首先分析并指出传统的规则获取方法存在的某些弊端,并从粒计算的角度分析属性约简的粒度原理,指出属性约简过程的本质是寻找决策划分空间的一个极大近似划分空间,而在极大近似划分空间上提取的规则可能不是最简规则。为此,提出一种基于最大粒的规则获取算法,该算法根据条件属性对论域形成的分层递阶的划分空间,自顶向下逐渐提取最大粒对应的规则。仿真实验表明该算法提高粗糙集的泛化能力。
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作者相关文章
张清华
王国胤
刘显全
关键词 属性约简知识获取粒计算知识空间商空间    
Abstract:Granular computing (GrC) is a method for simulating human thinking and solving complicated problems. It is a powerful tool for solving complicated problems, mining massive data sets, and dealing with fuzzy information. In this paper, the shortcoming of the traditional rule extraction methods is presented, and then the granularity principle of rule extraction is analyzed based on granular computing method. The essence of attribute reduction is to choose a maximum approximation partition space of decision-making knowledge space, and the rules acquired from maximum approximation partition space may not be the simplest. Therefore, a rule extraction algorithm based on granular computing is proposed. In the proposed algorithm, the rules based on maximal granule can be acquired from information system in a hierarchical knowledge space in top-down manner, and the results of the simulation experiments illustrate that the generalization ability of rough set method is improved.
Key wordsAttribution Reduction    Knowledge Acquisition    Granular Computing    Knowledge Space    Quotient Space   
收稿日期: 2010-12-08     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61073146,61075019)、重庆市教育科学研究项目(No.KJ110512)资助
作者简介: 张清华,男,1974年生,博士,副教授,主要研究方向为智能信息处理、粒计算等。E-mail:zhangqh@cqupt。edu。cn。王国胤,男,1970年生,教授,博士生导师,主要研究方向为Rough集理论、粒计算、数据挖掘、知识技术等。刘显全,男,1974年生,博士研究生,主要研究方向为知识发现、粒计算等。
引用本文:   
张清华,王国胤,刘显全. 基于最大粒的规则获取算法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(3): 388-396. ZHANG Qing-Hua, WANG Guo-Yin, LIU Xian-Quan. Rule Acquisition Algorithm Based on Maximal Granule. , 2012, 25(3): 388-396.
链接本文:  
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