【摘 要】
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针对突发事件数据的属性冗余、数据缺失等问题,设计了一种基于相关族理论的快速属性约简方法。首先,在第一型覆盖粗糙集模型上提出相关族属性约简方法,并设计了相应的启发式
【机 构】
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中南林业科技大学物流与交通学院,湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室,国防科技大学系统工程学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(2017JJ2408),中国博士后科学基金特别资助项目(2017T100795)
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针对突发事件数据的属性冗余、数据缺失等问题,设计了一种基于相关族理论的快速属性约简方法。首先,在第一型覆盖粗糙集模型上提出相关族属性约简方法,并设计了相应的启发式算法。其次,与其他属性约简算法进行对比,验证了该算法的有效性和正确性。最后,运用该算法对恐怖袭击事件数据集进行实例分析,结果表明,该方法显著降低了突发事件发生之后的数据收集难度,从而可以减少应急反应的时间和成本。
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