华南理工大学学报(自然科学版)

作者：段海玲 王光琼

单位：1． 福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116; 2． 四川文理学院 智能制造学院，四川 达州 635000

关键词：复杂信息系统,混合属性,属性约简,知识粒度,邻域,增量式学习

基金：国家自然科学基金项目(71171054);“2019 年中国物流学会、中国物流与采购联合会面上研究课题计划”面上项目 (2019CSLKT3-231)

文中提出一种离散和连续混合属性的复杂信息系统增量式属性约简算法． 首先， 将粒计算模型中的知识粒度在混合型信息系统下进行推广，提出了邻域知识粒度，并构造 出基于邻域知识粒度的非增量式属性约简算法，然后在混合型信息系统下研究了邻域知 识粒度随对象增加时的增量式计算，理论证明了该计算方式的高效性，最后提出了基于邻 域知识粒度的混合信息系统增量式属性约简算法． UCI 数据集的实验结果表明，所提出的 算法在混合型信息系统中具有很高的增量式属性约简性能．

来源：2019年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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