实验室邀请王长忠教授分享基于粒计算的属性约简理论与方法

2019年6月28日，SMALE实验室邀请到王长忠教授分享基于粒计算的属性约简理论与方法 王长忠，博士，渤海大学教授，数学学科负责人，硕士生导师，东北大学特聘教授，辽宁特聘教授。毕业于哈尔滨工业大学数学系，主要研究方向为：粒计算、不确定性理论与方法、模式识别、大数据分析方法。 王长忠教授先后主持和完成国家自然科学基金、中央高校基金、辽宁省自然科学基金、辽宁省高校优秀人才支持计划等省部级以上课题十几项。目前主持国家自然科学基金，省自然科学重点基金，辽宁特聘教授支持计划项目等5项。获批专利和计算机著作权5项。出版专著一部。曾多次赴香港理工大学电子计算学系和澳门科技大学计算机系进行访学。

属性约简作为一种删除冗余属性的重要方法，能够有效地处理冗余数据，广泛应用于高维复杂数据的降维应用中。通过属性约简获得高维数据的关键特征，简化数据分析，从而挖掘数据中潜在有用的信息进行管理决策。 属性约简是在保持分类精度不变的前提下，找出最优特征子集进行分类。其中一个重要的工作是构造特征评估函数。特征评估函数用于衡量一个候选子集的质量，与特征子集的分类能力相关，它的好坏决定了分类精度的高低。 本报告提出几种新的粒计算型，基于新模型给出了决策信息系统中上下近似、正域、依赖度和属性重要度概念并研究了其基本性质，进而提出了一些新的属性约简算法。

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