文献

J-GLOBAL ID：201702221206510938   整理番号：17A1597873

マルチ半径近傍ラフ集合に基づく改良アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improvement to attribute reduction algorithm in neighborhood rough set

著者 (3件)： Li Bingyang (上海海事大学 物流工程学院,上海,201306) ,  Xiao Jianmei (上海海事大学 物流工程学院,上海,201306) ,  Wang Xihuai (上海海事大学 物流工程学院,上海,201306)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 11  ページ： 7-12  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 属性縮小はラフ集合理論における重要な問題である。多くの研究者は近隣のラフ集合に対して多くの属性低減方法を提案し、最も広く応用されている発見的アルゴリズムを含む。多半径近傍ラフ集合に基づき,現在の発見的縮小アルゴリズムには,冗長属性の欠陥があるので,属性重みの影響に基づく改良型縮小演算を提案し,属性の重みに従って閾値を設定することによって,冗長属性を除去する。UCIにおけるデータセットを,いくつかの一般的発見的減少アルゴリズムと比較して,分析した。実験結果は,提案した属性低減法がより良い縮小集合を得ることができるだけではなく,ディシジョンテーブル自身の知識情報をより大きく保持し,より高い分類能力を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ラフ集合 ,  演算 ,  *アルゴリズム ,  ディシジョンテーブル
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： rough set ,  neighborhood relation ,  attribute reduction ,  decision table

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  半径 ,  近傍 ,  ラフ集合 ,  アルゴリズム ,  提案