[1]汪小燕 杨思春.基于改进的二进制可辨矩阵的核增量式更新方法[J].计算机技术与发展,2009,(01):97-99.
　WANG Xiao-yan,YANG Si-chun.An Incremental Updating Approach to Compute a Core Based on Improved Binary Discernable Matrix[J].,2009,(01):97-99.
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基于改进的二进制可辨矩阵的核增量式更新方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年01期
页码:
97-99
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Incremental Updating Approach to Compute a Core Based on Improved Binary Discernable Matrix
文章编号:
1673-629X（2009）01-0097-03
作者:
汪小燕 杨思春
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
WANG Xiao-yan;  YANG Si-chun
School of Computer Science, Anhui University of Technology
关键词:
粗糙集; 二进制可辨矩阵; 增量; 核
Keywords:
rough set;  binary diseemable matrix;  increment; core
分类号:
TP301
文献标志码:
A
摘要:
属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一，求核运算是属性约简的基础，直接影响着知识约简的效率。针对目前求核方法存在的问题，基于改进的二进制可辨矩阵及属性核计算方法，提出核属性的增量式更新方法。只需简单更改二进制可辨矩阵的结构，就可以计算动态变化的决策表的核属性，并通过实例验证了该方法的正确性和有效性。
Abstract:
Attribution reduction is one of the important topics in the research on rough set theory. The core obtaining lays a foundation in the attribute reduction, which affects the efficiency of attribute reduction. An incremental updating approach to computing a

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金项目(KJ2007B245）汪小燕(1974-)，女，安徽桐城人，讲师，硕士，研究方向为数据挖掘、粗糙集理论；杨思春，硕士，副教授，研究方向为自然语言处理、自动问答和信息检索。
更新日期/Last Update: 1900-01-01