【摘 要】
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传统求解约简的启发式算法采用单一的度量指标作为约束条件,但这一策略并不能保证约简满足多重度量指标下约束需求。除此之外,绝大多数的约简定义是建立在考虑所有决策类基础
【机 构】
:
江苏科技大学计算机学院,江苏科技大学理学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金(Nos.61572242, 61503160, 61502211).
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传统求解约简的启发式算法采用单一的度量指标作为约束条件,但这一策略并不能保证约简满足多重度量指标下约束需求。除此之外,绝大多数的约简定义是建立在考虑所有决策类基础上的,而忽视了不同决策类别所对应的度量指标在约简前后的变化情况。针对这些问题,提出了一种面向局部多约束的属性约简策略,其目的是使得每个决策类别都能够满足多重度量指标下的约束条件。借助邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将传统约简策略与局部多约束约简策略进行了对比分析,将近似质量与条件熵作为多重约束中的度量指标,实验结果表明局部多约束约简能够在近似质量
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