改进的粗糙集属性权重确定方法

计算机工程与应用 ›› 2014, Vol. 50 ›› Issue (5): 43-45.

改进的粗糙集属性权重确定方法

孙立民

广东石油化工学院理学院，广东茂名 525000

出版日期:2014-03-01 发布日期:2015-05-12

Improved method of attribute weight based on rough sets theory

SUN Limin

College of Sciences, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming, Guangdong 525000, China

Online:2014-03-01 Published:2015-05-12

摘要/Abstract

摘要： 改进属性重要度概念，给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明，改进的粗糙集权重计算方法具有普适性，权重计算更合理。

关键词: 粗集理论, 性重要度, 权重

Abstract: The attribute significance degree concept is improved in this paper, it proposes an improved method of attribute weight assignment of signal and attribute significance degree based on rough set. A case is used to prove that improved weighting method is more to fit practice and make weight more reasonable than before.

Key words: rough sets, attribute significance degree, weight

孙立民. 改进的粗糙集属性权重确定方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(5): 43-45.

SUN Limin. Improved method of attribute weight based on rough sets theory[J]. Computer Engineering and Applications, 2014, 50(5): 43-45.

[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]	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.
[7]	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.
[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.