摘要: 属性约简是粗糙集和粒计算理论中一项重要的数据处理方法。针对传统属性约简算法在处理动态数据问题上的不足,在相对粒度的基础上,利用关系矩阵研究了当决策信息系统的对象变化时,相对粒度的增量式变化机制。根据这种变化机制,提出了基于关系矩阵的相对粒度增量式属性约简算法,提高了属性约简效率。
中图分类号:
汪际和. 基于关系矩阵的相对粒度增量式属性约简算法[J]. 大理大学学报, 2024, 9(12): 30-35.
Wang Jihe. Relative Granularity Incremental Attribute Reduction Algorithm Based on Relational Matrix[J]. Journal of Dali University, 2024, 9(12): 30-35.