本文選題：特征選擇 + 不完備信息系統　； 參考：《模式識別與人工智能》2017年05期

【摘要】：數值型不完備信息系統的特征選擇方法大多是以容差關系為基礎,但是這種處理方式存在數據相似性刻畫過于寬松的缺陷.文中提出鄰域量化容差關系的粗糙集模型,在該模型的基礎上定義鄰域量化容差條件熵,分析相關性質,根據鄰域量化容差條件熵的單調性構造相應的特征選擇算法.實驗表明,文中算法在特征選擇結果、運行時間和分類精度方面具有優越性.
[Abstract]:Most of the feature selection methods of numerical incomplete information systems are based on tolerance relations, but this processing method has some defects such as too loose description of data similarity. In this paper, a rough set model of neighborhood quantization tolerance relationship is proposed. Based on this model, the conditional entropy of neighborhood quantization tolerance is defined, and the related properties are analyzed. The corresponding feature selection algorithm is constructed according to the monotonicity of neighborhood quantization tolerance conditional entropy. Experiments show that the algorithm has advantages in feature selection, running time and classification accuracy.
【作者單位】： 安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;安徽大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61602004,61300057) 安徽省自然科學基金項目(No.1508085MF127) 安徽省高等學校自然科學研究重點項目(No.KJ2016A041) 安徽大學信息保障技術協同創新中心公開招標課題(No.ADXXBZ2014-5,ADXXBZ2014-6);安徽大學博士科研啟動基金項目(No.J10113190072)資助~~
【分類號】：TP18

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本文編號：1915692