[1]曲国华,李春华,张强.因素空间中属性约简的区分函数[J].智能系统学报,2017,12(6):889-893.[doi:10.11992/tis.201609014]
QU Guohua,LI Chunhua,ZHANG Qiang.Attribute reduction and discernibility function in factor space[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2017,12(6):889-893.[doi:10.11992/tis.201609014]
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《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
12
期数:
2017年第6期
页码:
889-893
栏目:
学术论文—人工智能基础
出版日期:
2017-12-25
- Title:
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Attribute reduction and discernibility function in factor space
- 作者:
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曲国华1, 李春华1, 张强2
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1. 山西财经大学 管理科学与工程学院, 山西 太原 030006;
2. 北京理工大学 管理与经济学院, 北京 100081
- Author(s):
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QU Guohua1, LI Chunhua1, ZHANG Qiang2
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1. School of Management Science and Engineering, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030006, China;
2. School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
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- 关键词:
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因素空间; 粗糙集; 因素约简; 区分函数; 因果分析法
- Keywords:
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factor space; rough set; factor reduction; discernibility function; factorial causality analysis
- 分类号:
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TP181
- DOI:
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10.11992/tis.201609014
- 摘要:
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粗糙集用属性所构建的信息系统来描写事物,用各种细化的熵指标来实现信息的标度,为挖掘知识的关系数据库提供了数学基础,当前人们最关注的是她在属性约简中所能发挥的作用。但是它用以约简的区分函数定义不清楚,当没有属性能区分两个对象时,相应的属性变量为什么不取0而是取1?这一问题成为粗糙集应用的一个瓶颈。本文的目的是要为区分函数寻找更合理的解释和运用。所采用的方法是,首先要对属性名之间的运算要下定义,属性名与属性值不同,如果用属性值的运算来代替属性名的运算,就会在理解上出现混乱。为此,我们用因素空间的理论,将属性名视为因素,用因素之间的运算来定义属性名的运算,使区分函数有了明确的定义,同时也清楚解释了属性变量在特殊情况下为何取1的问题。这一结果说明因素空间可以加深粗糙集的理论基础,提高其解决问题的能力。
- Abstract:
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To enable description, Rough Set theory uses an information system constructed by attributes, and various detailed entropy indexes are employed to achieve the scale of information; this provides a mathematical basis for knowledge mining of relational databases. Current research is focused on the role that Rough Set plays in attribute reduction; however, definition of the discernibility function used for attribute reduction is unclear. For example, when there is no attribute to distinguish between two objects, it is unclear why 1 is used instead of 0 for the corresponding attribute variable. As such, this problem causes a bottleneck when applied in Rough Set. The aim of this paper is to find a more reasonable explanation and application for discernibility functions. The method firstly defines the operation between attribute names, which is different from the operation between attribute values, and the attribute name is different from the attribute value. If operation of the attribute value is confused with that of the attribute name, the meaning will subsequently be unclear. To avoid such confusion, Factor Space theory is employed, as it treats attribute names as factors. The theory uses the operation between factors to define the operation of the attribute name, enabling clear definition of the discernibility function, and explains why the attribute variable takes the value of 1 under special circumstances. Results indicate that Factor Space theory can deepen the theoretical basis of Rough Set and improve its ability to solve problems.
备注/Memo
收稿日期:2016-09-12;改回日期:。
基金项目:国家自然科学基金项目(71371030);山西省重点学科建设项目编号;山西财经大学青年科研基金项目(QN-2017007);山西省高等学校哲学社会科学研究项目(2017326).
作者简介:曲国华,男,1982年生,讲师,博士,主要研究方向为模糊决策、人工智能。先后主持山西省哲学社会科学1项,山西财经大学校青年基金项目1项,山西财经大学专项基金一项;参与国家自然科学基金3项,国家自然科学基金和高等学校博士学科点专项科研基金资助课题1项,北京市哲学社会科学规划项目1项,广东省软科学项目1项,广东省自然科学基金项目1项,广东省哲学社科十二五规划项目1项,广东省教育厅科技创新项目1项,广州市哲学社科十二五规划项目1项。发表学术论文15余篇;李春华,女,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为模糊决策、环境与资源保护法。近3年参与国家自然科学基金1项,国家社会科学基金1项,山西省哲学社会科学1项,发表学术论文5篇;张强,1955年生,教授,博士生导师,主要研究方向为管理决策、对策论(博弈论)、模糊集理论与应用、非可加测度论、物流与供应链管理、智能算法、城市交通网络平衡分析。先后主持与参加科研项目10项,其中国家自然科学基金项目6项,发表学术论文400余篇,其中80篇被SCI检索,40篇被EI检索。
通讯作者:曲国华.E-mail:xz_qgh@163.com.
更新日期/Last Update:
2018-01-03