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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2023, Vol. 58 ›› Issue (7): 37-51.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.4.2022.5896

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面向属性变化的动态邻域粗糙集知识更新方法

胡成祥1(),张莉2,*(),黄晓玲1,王汇彬1   

  1. 1. 滁州学院计算机与信息工程学院, 安徽 滁州 239000
    2. 苏州大学计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215006
  • 收稿日期:2022-07-26 出版日期:2023-07-20 发布日期:2023-07-05
  • 通讯作者: 张莉 E-mail:chengxiang0550@163.com;zhangliml@suda.edu.cn
  • 作者简介:胡成祥(1984—)，男，副教授，博士，研究方向为粗糙集与动态知识发现. E-mail: chengxiang0550@163.com
  • 基金资助:
    安徽省自然科学基金资助项目(2008085MF224);安徽省自然科学基金资助项目(2108085MF215);江苏省高校自然科学研究项目(19KJA550002);江苏省六大人才高峰项目(XYDXX-054);江苏高校优势学科建设工程项目;安徽省教育厅高校自然科学研究重大项目(KJ2020ZD63);安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(2022AH051099);安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0726);安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2021A1065);安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2021B03);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2022098)

Dynamic neighborhood rough sets approaches for updating knowledge while attributes generalization

Chengxiang HU1(),Li ZHANG2,*(),Xiaoling HUANG1,Huibin WANG1   

  1. 1. School of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, Anhui, China
    2. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006, Jiangsu, China
  • Received:2022-07-26 Online:2023-07-20 Published:2023-07-05
  • Contact: Li ZHANG E-mail:chengxiang0550@163.com;zhangliml@suda.edu.cn

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174

摘要：

提出了属性集变化时动态更新三支决策区域的矩阵方法。首先, 利用邻域距离矩阵和邻域关系矩阵等构建了面向决策类的邻域三支决策区域的表示; 其次, 考虑邻域决策系统中的属性变化情况, 分析邻域关系矩阵等相关矩阵的更新策略; 然后利用相关矩阵的更新策略，分别提出了属性增加和属性删除时更新三支决策区域的矩阵方法; 最后，通过公共数据集验证了基于矩阵的增量更新方法的有效性。

关键词: 邻域粗糙集, 动态更新, 三支决策区域, 矩阵

Abstract:

We propose the matrix-based dynamic methods for updating three-way regions in neighborhood decision systems while attributes generalizing. First, we construct the matrix representation strategy of three-way regions for each decision class by means of neighborhood relation matrix and neighborhood distance matrix.Subsequently, considering the variation of the attributes, the updating strategies for related matrices are analyzed by using prior knowledge. Based on these strategies, we propose the matrix-based incremental methods for updating neighborhood three-way regions of each decision class. Finally, we evaluate the efficiency of the proposed incremental methods on public available data sets.

Key words: neighborhood rough set, dynamic updating, three-way regions, matrix

中图分类号: 

  • TP18

表1

实验数据集的描述信息"

编号 数据集 对象数 属性数 决策类数
1 Sonar 208 60 2
2 Ionosphere 351 34 2
3 Diabetic 1 151 19 2
4 Segmentation 2 310 19 7
5 Statlog 6 435 36 6
6 Musk-2 6 598 166 2

表2

实验数据集中关于增量属性集的划分"

编号 数据集 初始属性集 增量属性集
1 Sonar {a1, a2, …, a40} {a41, a42, …, a60}
2 Ionosphere {a1, a2, …, a20} {a21, a22, …, a34}
3 Diabetic {a1, a2, …, a10} {a11, a12, …, a19}
4 Segmentation {a1, a2, …, a10} {a11, a12, …, a19}
5 Statlog {a1, a2, …, a22} {a23, a24, …, a36}
6 Musk-2 {a1, a2, …, a120} {a121, a122, …, a166}

图1

不同的论域大小下增加属性时算法DMUA与算法SMCN的效率分析"

图2

不同属性更新率下算法DMUA与算法SMCN的效率分析"

表3

实验数据集中关于待删除属性集的划分"

编号 数据集 初始属性集 待删除属性集
1 Sonar {a1, a2, …, a60} {a51, a52, …, a60}
2 Ionosphere {a1, a2, …, a34} {a25, a26, …, a34}
3 Diabetic {a1, a2, …, a19} {a13, a14, …, a19}
4 Segmentation {a1, a2, …, a19} {a1, a2, …, a5}
5 Statlog {a1, a2, …, a36} {a1, a2, …, a10}
6 Musk-2 {a1, a2, …, a166} {a1, a2, …, a30}

图3

不同论域大小下删除属性时算法DMUD与算法SMCN的效率分析"

图4

不同属性更新率下算法DMUD与算法SMCN的效率分析"

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