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1、第25卷第7期计算机学报VOl.25NO.72002年7月CINESEJ.C0MPUTERSJuly2002基于条件信息熵的决策表约简王国胤1)于洪1).2)杨大春3)1)(重庆邮电学院计算机科学与技术研究所重庆400065)2)(重庆大学计算机科学与工程学院重庆400044)3)(深圳市中兴通讯股份有限公司重庆研究所重庆400060)摘要ROugh集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确~不确定~含糊信息的数学理论方法.在机器学习~数据挖掘~智能数据分析~控制算法获取等领域取得了很大的成功.研究者
2、从不同的角度对这个理论进行研究.本文将从信息论观点出发对ROugh集理论的基本概念和主要运算进行分析讨论.通过与ROugh集理论的代数观点进行比较分析.得到这两种观点下的一些等价性质和不同的特性.并基于条件信息熵提出决策表的约简算法.关键词ROugh集.信息熵.近似集.等价性.知识约简中图法分类号:TP18DecisionTableReductionbasedonConditionalinformationEntropy1)1).2)3)WANGGuO-YinYUOngYANGa-Chun1)(Lnst
3、ztuteofComputelsczenceancTechnoZogy.ChonggzngUnzUelsztyofPostsancTeZecommunzcatzons.Chonggzng400065)2)(LnstztuteofComputelsczenceancEngzneelzng.ChonggzngUnzUelszty.Chonggzng400044)3)(ChonggzngR8DLnstztuteofZTEColpolatzon.Chonggzng400060)AbstractThiSpaper
4、analyZeStheinfOrmatiOnVieWOfrOughSettheOryandcOmpareSitWiththealgebraVieWOfrOughSettheOry.SOmeeguiValencerelatiOnSandOtherkindOfrelatiOnSlikein-cluSiOnrelatiOnbetWeentheinfOrmatiOnVieWandthealgebraVieWOfrOughSettheOryarereSult-edthrOughcOmparingeachOther
5、.TWOnOVelheuriSticknOWledgereductiOnalgOrithmSaredeVel-OpedbaSedOncOnditiOnalinfOrmatiOnentrOpy.thatiS.cOnditiOnalentrOpybaSedalgOrithmfOrreductiOnOfknOWledgeWithcOmputingcOre(CEBARKCC)andcOnditiOnalentrOpybaSedalgO-rithmfOrreductiOnOfknOWledgeWithOutcOm
6、putingcOre(CEBARKNC).TheSetWOalgOrithmSarecOmparedWithamutualinfOrmatiOnbaSedalgOrithmfOrreductiOnOfknOWledge(MIBARK)OfuOgianMiaOthrOughtheOreticalanalySiSandeXperimentalSimulatiOn.CEBARKCCalgO-rithmandCEBARKNCalgOrithmhaVegOOdperfOrmanceinSimulatiOn.Key
7、WordsrOughSetS.infOrmatiOnentrOpy.apprOXimateSet.eguiValence.knOWledgereduc-tiOn定和含糊信息的重要工具.自波兰科学家PaWlak1引言于1982年提出ROugh集这一理论以来.越来越多的研究人员开始对它进行研究.从理论上建立了ROugh集是近年来发展起来的一种处理不确ROugh集理论的数学模型.还提出了运用ROugh集收稿日期:2001-07-09;修改稿收到日期:2002-01-24.本课题得到国家自然科学基金(69803
8、014)~攀登计划特别支持费~高等学校骨干教师资助计划(GG-520-10617-1001)~教育部留学回国人员科研启动基金和重庆市应用基础研究基金资助.王国胤.男.1970年生.博士.教授.主要研究领域包括ROugh集理论~神经网络~机器学习~数据挖掘等.E-mail:Wanggy@cgupt.edu.cn.于洪.女.1972年生.博士研究生.主要研究领域为数据挖掘~计算机网络与通信.杨大春.男.1971年生.硕士.主要研究领域为人工智能
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