Resumen

En el campo de los conjuntos aproximados de vecindad, la reducción de atributos se considera un tema clave. La relación de vecindad y la aproximación aproximada desempeñan papeles cruciales en el proceso de obtención de la reducción. Actualmente, se han propuesto muchas estrategias para acelerar dicho proceso desde el punto de vista de las muestras. Sin embargo, estos métodos aceleran el proceso de obtención de la reducción sólo a partir de la relación binaria o la aproximación aproximada, por lo que los resultados obtenidos en cuanto a consumo de tiempo pueden no ser totalmente mejorados. Para colmar esta laguna, se propone una estrategia de aceleración combinada basada en la compresión del espacio de exploración tanto de la vecindad como de la aproximación inferior, cuyo objetivo es reducir aún más el consumo de tiempo de obtención de la reducta. Además, se han seleccionado 15 conjuntos de datos UCI, y los resultados experimentales nos muestran lo siguiente (1) nuestra aproximación propuesta reduce significativamente el tiempo de obtención de la reducción; (2) en comparación con aproximaciones anteriores, nuestra estrategia de aceleración combinada no cambiará el resultado de la reducción. Esta investigación sugiere una nueva tendencia de reducción de atributos utilizando las vistas múltiples.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:reducción, estrategia de aceleración, aproximación aproximada, consumo de tiempo, conjuntos de datos uci, vecindad, proceso, relación de vecindad, reducción de atributos, relación binaria
• Keywords:reduct, acceleration strategy, rough approximation, time consumption, uci data sets, neighborhood, process, neighborhood relation, attribute reduction, binary relation