文献

J-GLOBAL ID：201702266460494269   整理番号：17A0408784

超グラフモデルによる被覆意思決定システムの属性低減【Powered by NICT】

Attribute reduction of covering decision systems by hypergraph model

著者 (5件)： Chen Jinkun (School of Mathematics and Statistics, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, PR China) ,  Lin Yaojin (School of Computer Science, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, PR China) ,  Lin Guoping (School of Mathematics and Statistics, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, PR China) ,  Li Jinjin (School of Mathematics and Statistics, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, PR China) ,  Zhang Yanlan (School of Computer Science, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 118  ページ： 93-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 属性還元(とも呼ばれる特徴部分集合選択)は,ラフ集合理論において重要な役割を果たす。古典的属性縮小アルゴリズムとは異なり,ラフ集合を被覆に基づく属性縮小の方法を数値データに適していると思われる。しかし,大規模データを処理するのに時間がかかる。本論文では,グラフ理論に基づく被覆意思決定システムの属性削減の問題を研究した。最初に,この問題をグラフモデルにカバーする意思決定システムの属性削減を見つけることである誘導体超グラフの最小頂点被覆を見出すことと等価であることを示した。,提案したモデルに基づいて,意思決定システムのためのTHMを提示した。実験は新しい提案した方法は大規模データを処理するより効果的であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： グラフ理論 ,  *被覆 ,  アルゴリズム ,  *超グラフ ,  ラフ集合
準シソーラス用語： 頂点被覆 ,  大規模データ ,  ラフ集合論 ,  部分集合選択 ,  *グラフモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 属性低減 ,  意思決定システム ,  ラフ集合 ,  ハイパーグラフ ,  頂点被覆

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフモデル ,  意思決定システム ,  属性