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知识粒度计算的矩阵方法及其在属性约简中的应用
Matrix-based approach for calculating knowledge granulation and its application in attribute reduction

作  者: ; ;

机构地区: 南昌工程学院信息工程学院

出  处: 《计算机工程与科学》 2013年第3期97-102,共6页

摘  要: 从矩阵的视角探讨知识粒度等计算的新方法及其含义。首先借助于等价关系矩阵给出粒度、分辨度和属性重要度概念值的两种计算方法,随后分析了等价关系矩阵与粒度、分辨度等概念之间的关系,从而揭示出等价关系矩阵与信息系统不确定性之间的关联。进一步分析了知识粒度的矩阵表示式的内在含义。最后结合属性增减时等价关系矩阵的更新将属性重要度的矩阵计算方法应用于求属性集的核集和最小约简中,算例表明属性重要度的矩阵计算方法在属性约简中的有效性。 In this paper, a novel computational approach for knowledge granulation and its meaning are investigated from a new point of view of matrix. Firstly, two computational approaches for knowl- edge granulation, discernibility degree and attribute importance are proposed based on the equivalent re- lation matrix. Secondly, the relationship between the equivalent relation matrix and the knowledge gran- ulation is analyzed, and hence the relevance between the equivalent relation matrix and the uncertainty of an information system is revealed. Furthermore, the meaning and the inherent essence of the matrix ex- pression of knowledge granulation are analyzed. Finally, the matrix-based computational method for at- tribute importance is applied to calculate the core and the minimum reduction of attribute combined with the update of equivalent relation matrix while one attribute added to or removed from the attribute set, the numerical examples demonstrates the effectiveness of matrix-based computational method of attrib- ute importance.

关 键 词: 知识粒度 分辨度 属性重要度 等价关系矩阵 属性约简

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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