کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6861536 1439253 2018 41 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A variable precision grey-based multi-granulation rough set model and attribute reduction
ترجمه فارسی عنوان
دقت مدل خاکستری مبتنی بر چند دانه گرانشی مجموعه ای از مدل و کاهش ویژگی
کلمات کلیدی
دقت متغیر، نظریه سیستم خاکستری، کلاس رابطه ای خاکستری، مجموعه دانه های خرد شده چند منظوره، کاهش مشخصه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Exploring rough set theory in the viewpoint of multi-granulation gradually attracts scholars attention in recent years. To handle uncertainty problems with grey information, in this paper, we devise a variable precision grey multi-granulation rough set (VPG-MGRS) by combining with grey system theory and multi-granulation rough set. We utilize the grey relational relation for further establishing multiple granular structures and then adopt a threshold to control the number of condition satisfied. After discussing several important properties of VPG-MGRS, we discover that the proposed VPG-MGRS model is a generalized classical MGRS. Meanwhile, we redefine the significance measures of attribute based on VPG-MGRS for attribute reduction. Last but not least, theoretical studies and numerical experiments have demonstrated that the VPG-MRGS-based attribute reduction algorithm is of feasibility and effectivity in handling uncertainty problems with grey information and provides a new technique for knowledge discovery, and the VPG-MGRS model enlarges the application fields of MGRS.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 148, 15 May 2018, Pages 131-145
نویسندگان
, , , , ,