现有属性值约简模型程序复杂,难以实现,而且模型所提取的关键信息往往过于追求简明,会削弱决策系统的表达能力.为解决以上问题,提出一种基于确定性因子的启发式属性值约简模型.首先,构造几种不同性质的属性集工具,并给出其相关定理及证明;同时开发一种约简信息函数,从而为约简属性赋值;然后,将确定性因子作为启发信息,并采用自底向上式分层搜索策略来构建启发式属性值约简模型,并以程序伪代码的形式直观展示模型的布置路径与运行流程;最后,采用已有研究中的模拟数据开展模型的应用与验证,并对模型的优势、适用性与延展性展开总结与讨论.结果表明,新模型可行有效,易于编程实现;对数据特征要求低,适合一般性专家系统;所提取的价值信息多元简约,泛化性强,不丢失决策系统的关键信息.

属性值约简;粗糙集;数据挖掘;知识发现;规则提取算法;归纳规则分类器

华北电力大学经济与管理学院,北京102206

[1]余顺坤;闫泓序-.基于确定性因子的启发式属性值约简模型)[J].计算机应用,2022(02):469-474

属性值约简,规则提取算法,归纳规则分类器

定性因子,启发式,难以实现,关键信息,简明,决策系统,表达能力,属性集,关定,赋值,启发信息,底向上,上式,搜索策略,代码,形式直观,观展,运行流程,模拟数据,延展性,数据特征,一般性,专家系统,价值信息,简约,泛化性,粗糙集,知识发现

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