变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化、数据集结构的复杂化已经成为近似计算中一个不能忽视的问题。动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。本文对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集的向量矩阵近似计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的变精度多粒度粗糙集的近似集静态计算算法；其次,重新考虑了变精度多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域,并根据变精度多粒度粗糙集的性质缩小了该区域,这能有效地提升近似集更新算法的时间效率；再次,根据新的搜索区域,在变精度多粒度粗糙集近似集静态计算算法的基础上,提出了一种新的变精度多粒度粗糙集近似集更新的向量矩阵算法；最后,进行实验验证了本文提出的算法的有效性

变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化和数据集结构的复杂化已经成为近似计算中不能忽视的问题,而动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集(VPMGRS)的向量矩阵近似集计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的VPMGRS近似集静态计算算法;其次,重新考虑了VPMGRS近似集更新时的搜索区域,并根据VPMGRS的性质缩小了该区域,有效地提升了近似集更新算法的时间效率;再次,根据新的搜索区域,在VPMGRS近似集静态计算算法的基础上提出了一种新的VPMGRS近似集更新的向量矩阵算法;最后,通过实验验证了所提算法的有效性。国家自然科学基金资助项目(11871259,61379021);国家自然科学基金青年项目(11701258)~