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希瓦尼·辛格;希瓦姆·什里瓦斯塔瓦;桑·坦莫伊;高拉夫·索马尼

一种基于模糊相似性的集值信息系统属性选择粗糙集方法。 （英语） Zbl 1436.68357号

软计算。 24，第6期，4675-4691（2020）.
摘要：从不同搜索引擎获得的数据库、市场数据、患者症状和行为等是集值数据的一些常见示例，其中一组值与单个实体相关。在现实世界的数据洪流中，由于高维信息和不重要信息，各种无关属性分别降低了专家的速度和预测准确性。属性选择是指选择那些理想情况下必要且足以更好地描述目标知识的属性。基于粗糙集的方法可以处理离散化后实值信息系统中的不确定性。本文介绍了一种基于容差粗糙集理论的集值信息系统属性选择的新方法。使用相似阈值定义了两个对象之间的模糊容差关系。为了从信息系统中获取更高的知识，我们找到了基于依赖度方法的约简，以选择最佳的属性子集。在所提方法的验证中，建立了粗糙集理论的类似结果。此外，我们提出了一个贪婪算法和一些示例，以清楚地演示我们的方法，而无需检查集值决策系统中的每对属性。文中还给出了用该方法计算不完备信息系统约简的实例。将该方法与模糊粗糙辅助属性选择方法在实际基准数据集上进行了比较，并将其与现有的三种属性选择方法进行了比较。

引用于8文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

集值数据;粗集;模糊容差关系;依赖程度;属性选择

软件：

UCI-毫升;威卡;减压阀F
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Singh}等人，《软计算》。24，第6号，4675--4691（2020；Zbl 1436.68357）
全文： 内政部

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