[1]李龙澍 王慧萍 徐怡.二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法[J].计算机技术与发展,2010,(06):93-96.
　LI Long-shu,WANG Hui-ping,XU Yi.Algorithm for the Least Attribute Reduction of Binary Discernibility Matrix[J].,2010,(06):93-96.
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二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年06期
页码:
93-96
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Algorithm for the Least Attribute Reduction of Binary Discernibility Matrix
文章编号:
1673-629X（2010）06-0093-04
作者:
李龙澍 王慧萍 徐怡
安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
LI Long-shu; WANG Hui-ping; XU Yi
Department of Computer Science and Technology,Anhui University
关键词:
决策表; 分辨矩阵; 二进制可分辨矩阵; 属性约简
Keywords:
decision table;  discernibility matrix;  binary discernibility matrix;  attribute reduction
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
指出传统分辨矩阵的不足,给出了二进制可分辨矩阵的定义以及二进制可分辨矩阵元素集合的形成算法。精简了分辨矩阵元素。在此基础上,提出了一种基于二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法。该约简算法以属性频率为选择条件,按照普通可分辨矩阵生成属性约简的原理,但以不同的形式,更少的存储空间,最终可以获得一个最小属性约简。通过对一个汽车数据库的数据进行属性约简,并将结果与其他算法的结果进行比较,证明该算法是可行有效的。
Abstract:
In the paper,some shortcomings of traditional discernibility matrix are pointed out.The definitions of the binary discernibility matrix and algorithm of the binary discernibility matrix collection are provided.On this basis,the least attribute reduction a

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金（090412054）; 安徽省重大科技专项（08010201002）李龙澍（1956-），男，教授，博士生导师，研究方向为不精确信息处理和智能软件。
更新日期/Last Update: 1900-01-01