覆盖近似空间的约简理论

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (28): 86-88.

覆盖近似空间的约简理论

胡军^1,2,张闽¹

1.重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆 400065
2.西安电子科技大学电子工程学院,西安 710071

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-10-01 发布日期:2007-10-01
通讯作者: 胡军

Reduction theory of covering approximation space

HU Jun^1,2,ZHANG Min¹

1.College of Computer Science and Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China
2.School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi’an 710071,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-10-01 Published:2007-10-01
Contact: HU Jun

摘要/Abstract

摘要： 覆盖近似空间是对Pawlak的近似空间的一种扩展,Bonikowski研究了覆盖近似空间下的Rough近似及其性质,William提出了覆盖近似空间下的绝对约简,该约简能够在保持近似空间的知识不减的情况下简化近似空间。定义了覆盖近似空间下的相对约简,该约简旨在得到支持度最大的分类知识,并且发现在约简前后覆盖近似空间的分类能力保持不变。基于此提出了覆盖近似空间的知识约简框图及算法,该算法能够去除近似空间中的绝对冗余知识和相对冗余知识。

关键词: 覆盖近似空间, 粗糙集, 约简

Abstract: Covering approximation space is a kind of extension of Pawlak’s approximation space.Its rough approximation and properties were studied deeply by Bonikowski,and William proposed the absolute reduction of covering approximation space.The relative reduction is proposed in this paper,and the rough approximations keep unchanged under the reduced space.A reduction diagram of covering approximation space is presented in the end.It can reduce not only the absolute redundant knowledge but also the relative redundant knowledge.

Key words: covering approximation space, rough set, reduction

胡军^1,2,张闽¹. 覆盖近似空间的约简理论[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(28): 86-88.

HU Jun^1,2,ZHANG Min¹. Reduction theory of covering approximation space[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(28): 86-88.

[1]	代琪，李敏，刘洋，李丽红. 模糊层次商空间的快速属性约简算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 55-60.
[2]	高天宇，王庆荣，杨磊. 粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 87-93.
[3]	王庆荣，马辰坤. 面向案例消耗推理的应急物资预测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 281-287.
[4]	张呈玲，李进金，林艺东. 基于OE-概念格的形式背景属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 82-89.
[5]	刘玉锋，孙文鑫. 一般多粒度量化软粗糙集模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 137-143.
[6]	刘桂枝. 维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 161-169.
[7]	张博，贾华宇，马珺. RS-GA神经网络无人机受风情况估计[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 209-213.
[8]	牟恩，张贤勇，姚岳松，邓切. 邻域近似条件熵的特定类属性约简及启发算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(24): 175-180.
[9]	张建华，李方方，杨岚. 融合PFS与RS的案例知识供需匹配研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 139-145.
[10]	覃凤婷，杨有龙，仇海全. 基于稀疏子空间的局部异常值检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 152-159.
[11]	骆公志，梅焘. 监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 214-220.
[12]	谢旭明，段隆振，邱桃荣，杨幼凤. 改进量子搜索算法及其在核属性求解上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 57-61.
[13]	李旭，荣梓景，任艳. 带权决策表的属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 54-59.
[14]	陈盼盼，林梦雷. 基于包含度的单值中智决策信息系统属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 175-181.
[15]	任俊1，唐绮雯1，徐怡2，胡善忠2. 大学生贫困资助评定的多粒度粗糙集研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(7): 82-86.