[发明专利]区间集数据类型下基于不确定性度量的属性约简算法在审
| 申请号： | 202110471932.4 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113052268A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 唐振民;张倚萌;贾修一 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210094 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种区间集数据类型下基于不确定性度量的属性约简算法，包括以下步骤：(1)输入区间集数据，建立区间集型数据表下的粗糙集模型；(2)在区间集数据表的粗糙集模型下建立不确定性度量准则；(3)通过不确定性度量准则，计算全体条件属性的不确定性、区间集数据表的核属性和每个条件属性的属性重要度；(4)依次选择属性重要度最大的属性与核属性作为约简候选属性；(5)从约简候选属性中删除部分添加的冗余属性即可得到约简后的属性结合。本发明算法首次应用在区间集型数据表中，利用条件信息熵等准则构建一种不确定性度量作为度量指标的约简方法，约简后的数据比原本的数据有更低的维度，降低了数据量，提升了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 区间 集数 类型 基于 不确定性 度量 属性 算法 | ||
【主权项】：
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