基于属性的概念格快速渐进式构造算法优化

文章提出一种基于属性的概念格快速渐进式构造算法，主要解决传统算法存在执行时间长和准确率低等问题。首先，该算法引入单属性权值、多属性权值、阈值设定3个内容，并对其进行优化。其次，利用信息熵和偏好修正系数，对单属性权值获取进行调整，从原始数据中获取多属性权值。最后，通过阈值设定衡量多属性的重要性，同时约束条件获取合理的属性权值取值结果。实验结果表明，该算法优化后生成的概念数量小于原概念格中概念的总数，执行时间更短，准确率更高。