粗糙集属性约简方法

改进属性重要度概念，给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明，改进的粗糙集权重计算方法具有普适性，权重计算更合理。

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法，共同学习，共同进步

论文研究-精度与程度逻辑差双量化粗糙集模型的属性约简.pdf,  双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能, 精度与程度逻辑差粗糙集模型则是一类基本双量化模型. 本文主要针对该模型, 深入探讨其在二

为了减少航天器特征值属性的冗余性并提高其权重的准确性，提出了一种基于邻域粗糙集的属性约简及权重计算方法。通过对不同重要度下限分类精度的对比分析，给出了确定邻域半径的新规则。在信息观权值最优计算公式的基

阐明了变精度粗糙集模型中,经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似不再具有非单调递减特征，在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象，约简过程具有不稳定性；但决策类下近似不会出现跳跃现象，可以

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法，包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上，针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷，提出一种融合

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基于混沌遗传算法的粗糙集知识约简算法

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采用改进的贪心算法和遗传算法结合的混合遗传算法进行属性约简，并利用值约简后生成的入侵检测规则，提出一种基于粗糙集理论和遗传约简算法的入侵检测方法。基于KDDCUP99数据集的实验表明该方法取得了良好的