不完备信息系统的一种权重确定方法

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (22): 171-174.

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不完备信息系统的一种权重确定方法

谭宗凤1，徐章艳2，李晓瑜2

1.广西师范大学数学科学学院，广西桂林 541004
2.广西师范大学计算机科学与信息工程学院，广西桂林 541004

出版日期:2012-08-01 发布日期:2012-08-06

Method of attribute weight for incomplete information system

TAN Zongfeng1, XU Zhangyan2, LI Xiaoyu2

1.College of Mathematical Sciences, Guangxi Normal University, Guilin, Guangxi 541004, China
2.College of Computer Science & Information Engineering,Guangxi Normal University, Guilin, Guangxi 541004, China

Online:2012-08-01 Published:2012-08-06

摘要/Abstract

摘要： 深入分析了粗糙集表征的属性重要度，针对现有粗糙集理论的属性权重确立方法的不足，结合属性集中条件属性的整体重要度和系统中条件属性的个体重要度，提出了在不完备信息系统的一种权重确定方法，分析了其合理性。通过算例分析表明，新的不完备信息系统的权重确定方法可以解决原有粗糙集权重确定方法存在的问题。

关键词: 权重, 不完备信息系统, 属性重要度, 条件熵

Abstract: This paper deeply studies the attribute importance represented by rough set. Considering the drawbacks of the existing methods of attribute weight assignment based on rough set and combining the overall and individual significance degree of each attribute in the conditional attributes, this paper proposes a method of attribute weight assignment for incomplete information system, and analyzes the rationality. A case proves that improved weighting method can solve the existing problem.

Key words: weight, incomplete information system, attribute significance degree, condition entropy

谭宗凤1，徐章艳2，李晓瑜2. 不完备信息系统的一种权重确定方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(22): 171-174.

TAN Zongfeng1, XU Zhangyan2, LI Xiaoyu2. Method of attribute weight for incomplete information system[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(22): 171-174.

[1]	伍京华，耿翠阳，韩佳丽. 基于Agent的多属性决策模型及其在高校实验教学中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 238-243.
[2]	陈世明，林子朋，高彦丽，裴惠琴. 自适应耦合权重下的异质群体一致性研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 231-235.
[3]	张公凯，陈才学，郑拓. 改进鲸鱼算法在电动汽车有序充电中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 272-278.
[4]	周舟，韩芳，王直杰. 改进SSD算法在中国手语识别上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 156-161.
[5]	朱惠娟，宗平，丛玉华. 基于权重池的多尺度图像质量评估方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 215-221.
[6]	刘万军，张正寰，曲海成. 融合DenseNet的多尺度图像去模糊模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 219-226.
[7]	蒋斌，梁小安，张亮，高杨军. 基于改进修正权重的证据组合方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 100-106.
[8]	陈俊丰，郑中团. WKMeans与SMOTE结合的不平衡数据过采样方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 106-112.
[9]	李守玉，何庆，杜逆索. 分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 92-101.
[10]	张慧婷，谢红薇，周辉，张昊. 融合权重机制和改进SDIM的偏标记分类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 195-202.
[11]	陈雷，尹钧圣. 高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 77-90.
[12]	姜良重，雷航，李贞昊，钱伟中，施甘图. 采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 271-278.
[13]	李荣，贺兴时，杨新社. 基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 258-268.
[14]	周新，邹海. 融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 75-85.
[15]	姚佳奇，徐正国，燕继坤，王科人. GCN-PU:基于图卷积网络的PU文本分类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 162-167.

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Method of attribute weight for incomplete information system

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