多粒度粗糙集模型中属性子集序列的构造方法

来源：计算机应用杂志2016年第11期北京时间：

作者：姚晟, 徐风, 汪杰

单位：1. 安徽大学 计算机科学与技术学院, 合肥 230601;2. 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学), 合肥 230601

摘要：针对多粒度粗糙集模型中属性子集序列的构造问题，提出一种基于属性间距离的构造方法。该方法首先引入信息系统中属性间距离的概念，并给出距离的定量计算公式；然后根据公式来计算出各个属性之间的距离；最后根据属性之间距离的远近，得到每个属性的邻域属性集，从而构造出一个属性子集序列。实验结果表明，与随机构造的属性子集序列相比，该方法构造的序列对于实验的每个对象类具有更高的近似精度。

关键词：多粒度,属性子集序列,距离函数,近似精度

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61300057，61602004）；安徽省自然科学基金资助项目（1508085MF127，1408085QF120）；安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题（ADXXBZ2014-5，ADXXBZ2014-6）；安徽省高等学校自然科学研究重点项目（KJ2016A041）；安徽大学博士科研启动基金资助项目（J10113190072）；安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目。