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基于粗糙熵的时序数据属性约简及规则提取研究
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国家自然科学基金资助项目(60474047)


Research on the Attribute Reduction and Rule Acquisition of Time-Series Data Based on Rough Entropy
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    分析了近似质量在提取非确定性规则方面的不足,并基于粗糙熵的预测成功度概念,结合时序数据特点,提出一种属性约简及规则提取策略.该策略在对时序数据进行属性约简时,采用粗糙熵与时间距离相结合的方法,使得最终得到的约简在时序方面是较优的,最后使用UCI数据库进行仿真实验,效果良好.该策略在工程领域处理时序数据方面有一定的应用价值.

    Abstract:

    The deficiency of retrieving uncertainty rules with approximation quality was analyzed. According to the characteristics of time-series data,a strategy on data attribute reduction and rule acquisition using the concept of prediction success based on rough

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王加阳 廖超.基于粗糙熵的时序数据属性约简及规则提取研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2005,32(4):

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