【摘 要】
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随着信息技术的快速变革,各行业积累的数据资料呈爆炸式增长,数据内在的不确定性与模糊性也与日俱增,如何高效的从复杂数据中挖掘信息和发现知识成为受到诸如机器学习、数据挖掘、知识发现等多个领域的关注。经典粗糙集模型的属性约简方法以保持条件属性与决策属性的一致性原则为前提,可以实现对数据中冗余属性的约简,压缩了数据规模。然而,面对现实问题中的高维和连续型数据,经典粗糙集往往无法有效的进行属性约简。因此,基
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随着信息技术的快速变革,各行业积累的数据资料呈爆炸式增长,数据内在的不确定性与模糊性也与日俱增,如何高效的从复杂数据中挖掘信息和发现知识成为受到诸如机器学习、数据挖掘、知识发现等多个领域的关注。经典粗糙集模型的属性约简方法以保持条件属性与决策属性的一致性原则为前提,可以实现对数据中冗余属性的约简,压缩了数据规模。然而,面对现实问题中的高维和连续型数据,经典粗糙集往往无法有效的进行属性约简。因此,基于邻域粗糙集模型（Neighborhood rough set,NRS）的属性约简方法逐渐兴起。本课题以邻域粗糙集的属性约简方法为基本出发点,开展相关研究。（1）现有基于邻域粗糙集的属性约简方法过于严格,难以灵活处理邻域类与目标集之间信息,制约其属性约简的效率。针对此,本课题提出一种基于属性重要度的三支近似约简方法。首先,引入代价损失函数分析邻域类与目标决策之间的相似关系,将所有属性划分到正域集合,负域集合和边界域集合;其次,通过收缩边界域构建基于三支近似的邻域粗糙集模型;最后,利用保持正域不变的度量准则获取三支近似约简集合,完成属性约简。实验结果验证了本约简方法的有效性和实用性。（2）现有属性约简中启发式搜索方法存在复杂度高和时间消耗大等问题,本课题通过引入序贯三支决策模型,开展对属性约简方法的加速策略研究,提出一种基于三支近似约简的序贯加速策略。首先,将属性作为划分策略的治略对象,依据属性重要度进行三支治略:发生正划分的属性集合被接受添加到决策属性集,负划分的属性集合被拒绝添加到决策属性集,对延迟决策的属性集合重复以上操作直至约简结果满足约束条件。最后,通过仿真实验在集成和全局两种条件下均能在保证分类精度的前提下,有效的降低时间消耗。
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