Một phương pháp rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định dựa trên entropy cải tiến.

In rough set theory, many attribute reduction algorithms based on information entropy have been proposed. Although this algorithms reduce the time complexity, they do not obtain the minimal reduction in inconsistent decision tables. In this paper, we propose an improved entropy and we prove that the attribute reduction based on this entropy is equivalent to Pawlak's reduction in inconsistent decision tables. As a result, a complete heuristic algorithm was designed to find the attribute reduction based on improved entropy and its time complexity is O(|C|2 |U|), where |C| is the number of condition attributes, and |U| is the number of objects.Trong lý thuyết tập thô, nhiều thuật toán rút gọn thuộc tính dựa trên Entropy thông tin được đề xuất. Mặc dù cải tiến đáng kể độ phức tạp thời gian tính toán, tuy nhiên các thuật toán này đều chưa tìm được tập rút gọn tối thiểu trong các bảng quyết định không nhất quán. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một độ đo Entropy cải tiến và chứng minh tập rút gọn dựa trên độ đo này tương đương với tập rút gọn dựa trên miền dương của Pawlak. Trên cơ sở đó, chúng tôi xây dựng một thuật toán rút gọn thuộc tính dựa trên Entropy cải tiến với độ phức tạp O(|C|2 |U|) với |C| là số thuộc tính điều kiện và |U| là số đối tượng

Quản lý dự án : Giải pháp chuyên nghiệp cho những thách thức thường nhật

167 tr. : minh hoạ ; 18 cm

Hướng dẫn thực hành phân tích định lượng bằng các phương pháp hoá học kết hợp với phương pháp xử lý thống kê hiện đại

166 tr. ; 20 c

Giáo trình tư pháp quốc tế

412 tr. ; 21 c