一种基于属性划分的序信息并行约简方法技术

本发明专利技术公开了一种基于属性划分的序信息并行约简方法，包括以下步骤：步骤一：对输入初始化样本集合建立决策系统，并根据决策系统进行密度划分以此形成约简生成属性集；步骤二：对初始化样本集合形成的约简属性集和决策系统构建不同属性集的优势类差量，以获取最大决策系统的超约简；步骤三：逐一检验超约简的属性，按照超约简的属性大小排列，并逐步向约简属性集插入优势类差量；步骤四：对超约简的属性进行冗余性检验，输出最终约简的最优解。本发明专利技术对决策系统基于对属性的密度进行划分，进而以此为基础求得决策系统的超约简和约简，从而缩短了解约简耗时时间，提高了约简的可靠性和有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于属性划分的序信息并行约简方法
本专利技术涉及粗糙集属性简约领域，尤其涉及一种基于属性划分的序信息并行约简方法。
技术介绍
粗糙集理论作为一种数据分析处理理论，在1982年由波兰科学家Z.Pawlak提出，是继概率论，模糊集，证据理论之后的又一个处理不确定性的理论工具。它能有效地对数据进行分析和推理，从不精确，不一致和不完整信息中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集近年来越来越受到重视，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，由于其在处理不确定、不精确和不完备信息中的独特优势从而引起智能信息处理工作者的关注，并被成功应用到机器学习与知识发现、数据挖掘、模式识别、过程控制、临床医疗诊断、决策分析与支持等领域。在粗糙集理论中，序信息系统的属性约简是一个重要的问题，目前已取得一些初步的研究成果，但仍缺乏有效的计算方法，主要表现为求解约简耗时过长，严重影响了约简的可靠性和有效性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于属性划分的序信息并行约简方法，本专利技术对决策系统基于对属性的密度进行划分，进而以此为基础求得决策本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于属性划分的序信息并行约简方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对输入初始化样本集合S＝(U,A,V,f)建立决策系统SAi＝(U,Ai,VAi,fAi)，并根据决策系统SAi进行密度划分以此形成约简生成属性集；步骤二：对初始化样本集合形成的约简属性集和决策系统构建不同属性集的优势类差量，以获取最大决策系统的超约简；步骤三：逐一检验超约简的属性，按照超约简的属性大小排列，并逐步向约简属性集插入优势类差量；步骤四：对超约简的属性进行冗余性检验，输出最终约简的最优解。

【技术特征摘要】
1.一种基于属性划分的序信息并行约简方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对输入初始化样本集合S＝(U,A,V,f)建立决策系统SAi＝(U,Ai,VAi,fAi)，并根据决策系统SAi进行密度划分以此形成约简生成属性集；步骤二：对初始化样本集合形成的约简属性集和决策系统构建不同属性集的优势类差量，以获取最大决策系统的超约简；步骤三：逐一检验超约简的属性，按照超约简的属性大小排列，并逐步向约简属性集插入优势类差量；步骤四：对超约简的属性进行冗余性检验，输出最终约简的最优解。2.根据权利要求1所述的一种基于属性划分的序信息并行约简方法，其特征在于：根据决策系统SAi进行密度划分按如下步骤进行：假设在决策系统SAi中存在一个任意属性分组使得满足：对于任意的满足||Ai|...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫京兰，
申请(专利权)人：广西科技大学鹿山学院，
类型：发明
国别省市：广西,45