Chia sẻ bài báo qua Email NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MỘT SỐ ĐỘ ĐO TRONG LÝ THUYẾT TẬP THÔ CHO BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 23/12/19 Ngày hoàn thiện: 13/05/20 Ngày đăng: 20/05/20Các tác giả
Nguyễn Anh Tuấn
, Trường Cao đẳng Vĩnh Phúc
Tóm tắt
Các phương pháp giảm bớt thuộc tính đều sử dụng các độ đo qua các lớp dung sai, như phương pháp sử dụng độ đo lượng thông tin (information quantity). Để giải quyết bài toán giảm bớt thuộc tính trực tiếp trên các bảng quyết định không đầy đủ và đánh giá sự thay đổi giá trị độ chắc chắn, độ nhất quán, độ hỗ trợ. Các độ đo này gặp khó khăn trong việc đánh giá tính hiệu quả (về khả năng phân lớp hay độ hỗ trợ của tập luật)... Trong bài báo này, tác giả cải tiến một số độ đo nhằm nâng cao hiệu năng trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết định không đầy đủ và chứng minh tính đúng đắn của các độ đo đề xuất.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1]. Y. H. Qian, J. Y. Liang, W. Pedrycz, and C. Y. Dang, “Positive approximation: an accelerator for attribute reduction in rough set theory,” Artif. Intell, vol. 174, pp. 597-618, 2010.
[2]. J. Y. Liang and Y. H. Qian, “Information granules and entropy theory in information systems,” Information Sciences, vol. 51, pp. 1-18, 2008.
[3]. J. Dai, and Q. Xu, “Attribute selection base on information gain ratio in fuzzy rough set theory with application to tumor classification,” Applied Soft Computing, vol. 13, no. 2013, pp. 211-211, 2013.
[4]. A. Skowron, and C. Rauszer, The discernibility matrices and functions in information systems. Intelligent Decision Support, 1992.
[5]. Y. Leung, and D. Y. Li, “Maximal consistent block technique for rule acquisition in incomplete information systems,” Information Sciences, vol. 153, pp. 85-106, 2003.
[6]. J. Y. Liang and Y. H. Qian, “Information granules and entropy theory in information systems,” Information Sciences, vol. 51, pp. 1-18, 2008.Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu