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J-GLOBAL ID：201702241805658759   整理番号：17A0066373

効率的不完全意思決定システム属性還元アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Efficient Attribute Reduction Algorithm Based on Incomplete Decision Table

著者 (6件)： Wang Ting (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University) ,  Xu Zhangyan (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University) ,  Zhu Jinhu (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University) ,  Qiao Lijuan (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University) ,  Chen Xiaofei (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University) ,  Li Juan (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 7  ページ： 1551-1556  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 差異マトリックス法は分かりやすいため、多くの研究者に受け入れられ、使用されやすい。しかし,大規模なディシジョンテーブルに対しては,差分行列を計算するときに時間がかかるだけでなく,大量のメモリ空間を占有するため,アルゴリズムの効率は高くない。差分行列のメモリ空間をできるだけ少なくするために,差分行列のアイデアを使用することができるので,この論文は,対象物の識別のためのアイデアを提案して,この方法は大規模データセットに適用することができないことを発見した。この問題を解決するために,著者らは,識別対象の集合の個数を計算するための関数を設計して,この関数によって発見的関数を設計して,発見的関数の高速アルゴリズムを提示して,効率的不完全な意思決定システムの属性還元アルゴリズムを設計した。新アルゴリズムの時間複雑度と空間複雑度はそれぞれO(K U U)(K = MAX{T_C(X_I),X_I∈U}とO(U)に減少し,実例によるシミュレーションによりこのアルゴリズムが効率的で実行可能な属性還元アルゴリズムであることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  有限要素法 ,  ディシジョンテーブル ,  高速アルゴリズム ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 複雑度 ,  大規模データセット ,  差分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： rough set ,  discernibility object pair set ,  discernibility matrix ,  heuristic information ,  attribute reduction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意思決定システム ,  属性 ,  還元 ,  アルゴリズム