文献

J-GLOBAL ID：201902284912333295   整理番号：19A1285904

近傍ラフ集合における近傍エントロピー測度を用いた属性低減法【JST・京大機械翻訳】

An Attribute Reduction Method Using Neighborhood Entropy Measures in Neighborhood Rough Sets

著者 (7件)： Sun Lin (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China) ,  Sun Lin (Engineering Technology Research Center for Computing Intelligence and Data Mining, Henan 453007, China) ,  Zhang Xiaoyu (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China) ,  Xu Jiucheng (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China) ,  Xu Jiucheng (Engineering Technology Research Center for Computing Intelligence and Data Mining, Henan 453007, China) ,  Zhang Shiguang (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China) ,  Zhang Shiguang (Engineering Technology Research Center for Computing Intelligence and Data Mining, Henan 453007, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 21  号： 2  ページ： 155  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 属性縮小はデータマイニングのための重要な前処理ステップとして,ラフ集合理論におけるホットな研究トピックになった。近傍ラフ集合理論は,古典的ラフ集合理論が,連続値データ集合の離散化の過程において,いくつかの有用な情報を失う可能性があるという欠点を克服することができる。本論文では,複雑なデータの分類性能を改善するために,近傍エントロピー測度を用いた新しい属性低減法を提案した。これは,元の属性の分類情報を維持しながら,連続データを扱う能力を持つ。最初に,近傍ラフ集合における知識の不確実性を効率的に分析するために,近傍エントロピーと近傍エントロピーを結合することによって,属性重要性の代数定義と情報ビューの定義の間の強い相補性に基づく新しい平均近傍エントロピーを提示した。次に,近傍決定システムの不確実性と雑音性を扱うために,決定近傍エントロピーの概念を研究し,それは,属性の決定能力を完全に反映するために,信頼度を近傍決定システムの被覆度と統合した。さらに,それらの特性のいくつかを引き出して,これらの対策の間の関係性を確立して,それは知識内容の本質と近傍決定システムの不確実性を理解することを助けた。最後に,発見的属性縮小アルゴリズムを提案して,複雑なデータ集合の分類性能を改良した。実例といくつかの公開データ集合の下での実験結果は,提案方法が大きな分類性能を有する最も関連した属性を選択するために非常に効果的であることを実証した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  相補性 ,  アルゴリズム ,  代数学 ,  *エントロピー ,  不確実性 ,  信頼度 ,  *ラフ集合 ,  前処理 ,  被覆率 ,  データマイニング ,  雑音
準シソーラス用語： 離散化 ,  ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ラフ集合 ,  近傍ラフ集合 ,  属性削減 ,  近傍エントロピー ,  分類

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (54件)：

• Islam, A.K.M.T.; Jeong, B.S.; Bari, A.T.M.G.; Lim, C.G.; Jeon, S.H. MapReduce based parallel gene selection method. Appl. Intell. 2015, 42, 147-156.
• Sun, L.; Xu, J.C.; Tian, Y. Feature selection using rough entropy-based uncertainty measures in incomplete decision systems. Knowl. Based Syst. 2012, 36, 206-216.
• Sun, L.; Liu, R.N.; Xu, J.C.; Zhang, S.G.; Tian, Y. An affinity propagation clustering method using hybrid kernel function with LLE. IEEE Access 2018, 6, 68892-68909.
• Sun, L.; Meng, X.C.; Xu, J.C.; Zhang, S.G. An image segmentation method based on improved regularized level set model. Appl. Sci. 2018, 8, 2393.
• Jing, Y.G.; Li, T.R.; Fujita, H.; Wang, B.L.; Cheng, N. An incremental attribute reduction method for dynamic data mining. Inf. Sci. 2018, 465, 202-218.

タイトルに関連する用語 (5件)： 近傍 ,  ラフ集合 ,  エントロピー ,  測度 ,  属性