一个计算Skowron差别矩阵核的新算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.01.044

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (1): 159-161.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.01.044

• 数据库、信号与信息处理 • 上一篇下一篇

一个计算Skowron差别矩阵核的新算法

蒙韧1，徐章艳2，3，杨炳儒3

1.广西师范大学财务处，广西桂林 541004
2.广西师范大学计算机系，广西桂林 541004
3.北京科技大学信息工程学院，北京 100083

收稿日期:2009-04-13 修回日期:2009-06-05 出版日期:2011-01-01 发布日期:2011-01-01
通讯作者: 蒙韧

New algorithm for computing core of Skowron discernibility matrix

MENG Ren¹，XU Zhangyan^2，3，YANG Bingru³

1.Finance Office，Guangxi Normal University，Guilin，Guangxi 541004，China
2.Department of Computer，Guangxi Normal University，Guilin，Guangxi 541004，China
3.School of Information Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijng 100083，China

Received:2009-04-13 Revised:2009-06-05 Online:2011-01-01 Published:2011-01-01
Contact: MENG Ren

摘要/Abstract

摘要： 为提高基于Skowron差别矩阵的求核算法的效率，引入简化决策表的定义，给出了简化Skowron差别矩阵和相应核的定义，证明了新核与基于Skowron差别矩阵的核是一致的。提出一个基于Skowron差别矩阵的快速求核新算法，其时间复杂度和空间复杂度分别降为[max{O(|C||U/C|2),O(|C||U|)}]和[max{O(|U|),O(|C|)}]。

Abstract: To improve the efficiency of the algorithm for computing the core of the Skowron discernibility matrix，the simplified decision table is first provided.At the same time，the simplified Skowron discernibility matrix and its corresponding core are proposed.And it is proved that the new core is the same as the core of Skowron discernibility matrix.Then a new algorithm for computing the core of Skowron discernibility matrix is designed.The time and space complexity of the new algorithm are cut down [max{O(|C||U/C|2),O(|C||U|)}] and [max{O(|U|),O(|C|)}] respectively.

中图分类号:

TP18

蒙韧1，徐章艳2，3，杨炳儒3. 一个计算Skowron差别矩阵核的新算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(1): 159-161.

MENG Ren¹，XU Zhangyan^2，3，YANG Bingru³. New algorithm for computing core of Skowron discernibility matrix[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(1): 159-161.

[1]	桂旺生¹，刘利斌¹，欧阳艾嘉²，周永权³，李肯立⁴. 求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 57-60.
[2]	崔明义，张新祥，苏白云. 基因变异的群智能优化算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 39-41.
[3]	黄敏镁. 粒子群算法在物流中心选址中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 212-214.
[4]	鲁华，周德云. 基于灰色分析的对地多目标攻击战术规划研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 239-241.
[5]	裴胜玉，周永权，罗淇方. 信息熵协进化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 225-228.
[6]	苏晨¹，倪世宏¹，王彦鸿². 一种改进人工免疫的飞行状态规则提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 237-239.
[7]	刘俊芳¹，高岳林². 带自适应变异的量子粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 41-43.
[8]	汪永生，李均利. 质心粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 34-37.
[9]	马蕾，汪西莉. 基于支持向量机协同训练的半监督回归[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 177-180.
[10]	安秋生. 位模式下粗糙函数依赖近似度量的研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 26-28.
[11]	张雨浓¹，郭东生¹，谭宁². 幂激励前向神经网络最优结构确定算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 29-31.
[12]	李春丰，李代平，欧阳小星，马海峰，刘瑞玲. RF_SIM卡的多应用COS研究与设计[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 57-59.
[13]	邱旭琴，魏立力. 优势关系下随机信息系统的属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 131-135.
[14]	黄俊恒¹，孙玉山²，朱东杰². 扩散模式的聚类算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 121-123.
[15]	刘海涛^1，2，翟敬梅¹，徐晓¹. 不相容决策表中一种新的属性约简算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 124-126.

一个计算Skowron差别矩阵核的新算法

New algorithm for computing core of Skowron discernibility matrix

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics