實(shí)值信息系統(tǒng)屬性約簡(jiǎn)算法研究的開題報(bào)告一、研究背景在現(xiàn)代社會(huì)中，信息系統(tǒng)已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石。信息系統(tǒng)屬性約簡(jiǎn)作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的重要問(wèn)題之一，可以在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)提高計(jì)算效率。然而，傳統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn)算法主要是基于離散值屬性的，而實(shí)值屬性在實(shí)際的數(shù)據(jù)集中也是廣泛存在的。如何對(duì)實(shí)值屬性進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題之一。二、研究意義屬性約簡(jiǎn)的核心是在保持?jǐn)?shù)據(jù)分類準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)之上，去除冗余和不必要的屬性，從而降低計(jì)算復(fù)雜度，提高分類效率。實(shí)值屬性在現(xiàn)實(shí)生活中應(yīng)用廣泛，如金融數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、運(yùn)輸數(shù)據(jù)等，有時(shí)候需要將實(shí)值屬性離散化處理，這種方法不能充分利用實(shí)值屬性的信息。因此，研究實(shí)值屬性的屬性約簡(jiǎn)算法，對(duì)于提高數(shù)據(jù)的處理效率和準(zhǔn)確性具有重要的意義。三、研究現(xiàn)狀目前，針對(duì)實(shí)值屬性的屬性約簡(jiǎn)算法主要有以下幾種：（1）基于熵的算法。該算法通過(guò)熵值的大小來(lái)度量實(shí)值屬性的重要性和區(qū)分度，然后選擇最大的一些實(shí)值屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)。（2）基于模糊聚類的算法。該算法通過(guò)模糊聚類的方式將實(shí)值屬性進(jìn)行分類，再選擇代表性的實(shí)值屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)。（3）基于信息增益的算法。該算法利用信息增益的大小來(lái)衡量實(shí)值屬性的重要性和區(qū)分度，然后選擇最大的一些實(shí)值屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)。四、研究?jī)?nèi)容及方法本研究計(jì)劃對(duì)于實(shí)值屬性的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行深入的研究，主要內(nèi)容包括：（1）針對(duì)實(shí)值屬性的特點(diǎn)，提出一種新的屬性重要性度量方法。（2）基于提出的屬性重要性度量方法，設(shè)計(jì)一種實(shí)用性強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低的實(shí)值屬性約簡(jiǎn)算法。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出的算法的準(zhǔn)確性和有效性，并和現(xiàn)有算法進(jìn)行比較。研究方法主要包括理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)方面。理論分析將針對(duì)實(shí)值屬性的特點(diǎn)、屬性重要性度量方法和約簡(jiǎn)算法進(jìn)行深入探究；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證將構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同方法的優(yōu)劣。五、預(yù)期成果通過(guò)本研究，希望達(dá)到的預(yù)期成果包括：（1）提出一種適用于實(shí)值屬性的屬性重要性度量方法。（2）設(shè)計(jì)一種實(shí)用性強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低的實(shí)值屬性約簡(jiǎn)算法。（3）在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明該算法的有效性和準(zhǔn)確性。六、研究難點(diǎn)針對(duì)實(shí)值屬性的屬性約簡(jiǎn)算法研究，主要的研究難點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面：（1）如何對(duì)實(shí)值屬性進(jìn)行有效的量化和離散化處理。（2）如何提出針對(duì)實(shí)值屬性的新的屬性重要性度量算法。（3）如何設(shè)計(jì)出新穎實(shí)用性好、計(jì)算復(fù)雜度低的約簡(jiǎn)算法。七、參考文獻(xiàn)[1]DaiR,SunL,LiuJ.Analgorithmforroughsetattributereductionbasedoninformationgranulation[C]//InternationalConferenceonRoughSetsandIntelligentSystemsParadigms.Springer,Berlin,Heidelberg,2006:1-8.[2]ZhouJ,WangY,FengQ,etal.Anewattributereductionmethodbasedonpositiveapproximation[J].InformationSciences,2020,536:128-144.[3]LiY,LiX,LiuZ,etal.Anovelattributereductionmethodforincompleted