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
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
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
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 148, 15 May 2018, Pages 131-145
نویسندگان
Yun Kang, Shunxiang Wu, Yuwen Li, Jinghua Liu, Baihua Chen,