題 目：粗糙集屬性約簡的圖論方法

報告人：米據生教授（河北師范大學）

報告時間：2021年4月17日10：00

報告地點：3304教室

摘要：屬性約簡是粗糙集理論研究的一個基本問題,，它是一種有效的數據約簡方法,。然而,，目前很多的屬性約簡算法在面對高維數據集時仍然不夠高效。本報告介紹利用圖論的相關理論和方法,，對基于區(qū)分矩陣的粗糙集屬性約簡方法給出了直觀和等價的刻畫,。在此基礎上提出了基于圖論的粗糙集屬性約簡方法。實驗結果表明,，新的屬性約簡算法在面對較大規(guī)模的數據集,，尤其是高維的數據集時，不僅能有效地降低數據的維數,，同時運行速度快且能保持較高的分類精度,。

專家簡介：米據生，男,，1966年3月生,，博士，河北師范大學二級教授,，博士生導師,。1992年在華東師范大學數學系獲碩士學位，2003年西安交通大學理學院信息與系統(tǒng)科學研究所研究生畢業(yè),，獲理學博士學位,。2006年3月在香港中文大學完成博士后研究工作，多次應邀到香港中文大學進行合作研究?，F任國際粗糙集學會常務委員,，中國人工智能學會粒計算與知識發(fā)現專業(yè)委員會副主任，中國數學會理事,，河北省數學會理事長,。發(fā)表學術論文160余篇，其中60余篇被SCI收錄,，4篇論文為ESI高被引論文,，1篇論文榮獲2007年度首屆“中國百篇最具影響的優(yōu)秀國內學術論文獎”。合作出版專著2部,。主持4項國家自然科學基金項目,，1項教育部博士點基金。獲得省級自然科學獎三項,。2014至今連續(xù)每年入選愛斯維爾發(fā)布的中國高被引學者榜單,。