| 基于知识粒度的知识约简研究 |
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| 引用本文： | 李鸿. 基于知识粒度的知识约简研究[J]. 宿州学院学报, 2010, 25(2): 16-18,96. DOI: 10.3969/j.issn.1673-2006.2010.02.006 |
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| 作者姓名： | 李鸿 |
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| 作者单位： | 宿州学院,计算机科学与技术系,安徽,宿州,234000;宿州学院,智能信息处理实验室,安徽,宿州,234000 |
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| 基金项目： | 安徽省高校省级自然科学研究重点项目 |
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| 摘 要： | 在知识粒度和知识重要度基础上，首先分剐证明了约简后的属性集的粒度等于初始属性集的粒度、约简中的每一属性对于约简中的其余属性都是重要的、约简外的每一属性对于约简都是不重要的、核中的每一属性对于核中的其余属性都是重要的等结论，进而给出了核是约简的充分必要条件，最后提出了基于知识粒度的知识约简算法——KRAKG算法，证明了其时间复杂度为O（｜R｜×｜U｜2），验证了其有效性。
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| 关 键 词： | 知识重要度 知识粒度 知识约简 约简 核 |
Research on Knowledge Reduction based on Knowledge Granularity |
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| LI Hong. Research on Knowledge Reduction based on Knowledge Granularity[J]. Journal of Shuzhou College, 2010, 25(2): 16-18,96. DOI: 10.3969/j.issn.1673-2006.2010.02.006 |
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| Authors: | LI Hong |
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| Affiliation: | LI Hong(1.Department of Computer Science , Technology,Suzhou University,Suzhou Anhui,234000,2.Lab.of Intelligent Information Processing,China) |
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| Abstract: | This paper,based on knowledge granularity and knowledge significance, proves that the granularity of the reduction attribute set is equal to the granularity of the initial attribute set,every attribute in the reduction set is important for each of the remaining attribute in the reduction set,every attribute out of the reduction set is unimportant for each of the remaining attribute in the reduction set,and every attribute in the core is important for each of the remaining attribute,etc.Then it describes the... |
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| Keywords: | knowledge significance knowledge granularity knowledge reduction reduction core |
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