变精度优势粗糙集属性约简择优算法

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以从多个粗糙集属性约简中选择最优的约简为目的,分析了作为度量工具的现有条件信息熵在应用过程中的缺陷.借鉴变精度粗糙集理论的思想,在对阈值参数进行二次选择的基础上,提出一种新的条件信息熵.基于新的条件信息熵设计了一种变精度优势粗糙集属性约简的择优算法,克服了现有条件信息熵的不足.理论分析和实践结果均表明了所设计算法的有效性. In order to select the optimal reduction from the attribute reduction of multiple rough sets, this paper analyzes the defects of the existing conditional information entropy as a measuring tool in the application process.Referencing the idea of ​​variable precision rough set theory, Based on the second choice, a new conditional information entropy is proposed.Based on the new conditional information entropy, an optimization algorithm for attribute reduction of variable precision rough set is proposed to overcome the shortcomings of the existing conditional information entropy. Both the analysis and the practical results show the effectiveness of the proposed algorithm.
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