1) quantitative parsimony
数值简约性
1.
In the present paper the essentials of the concept and method of quantitative parsimony analysis for cladogram construction are revealed.
数值简约性原则是分支分类学进行分支分析及重构生物演化分支图的主要思想方法。
2) numerical attribute reduction
数值型属性约简
1.
According to the characteristic of fault datas, numerical attribute reduction algorithms based on neighborhood rough approximation are adopted to carry out fast and highly efficient faults diagnosis by uniting rough set with Support Vector Machine(SVM).
该文根据故障数据的特点,将粗糙集理论与支持向量机(SVM)相结合,采用基于邻域粗糙逼近的数值型属性约简算法进行快速高效的故障诊断,避免经典粗糙集理论中离散化误差的影响,缩减数据存储空间,降低SVM训练模型的复杂度,提高训练速度。
3) attribute value reduction
属性值约简
1.
Research of algorithm for attribute value reduction based on rough set;
基于Rough Set的属性值约简算法研究
2.
In this paper we discuss a fast way of attribute value reduction based on discernibility matrix.
明晰矩阵可以进行属性约简和属性值约简。
3.
Acquisition of decision table rule usually needs two steps which are attribute reduction and attribute value reduction.
获取决策表规则时,通常需要进行属性约简和属性值约简。
4) value reduction
属性值约简
1.
Accordeing to the Rough Set Theories of Value Reduction Reasearch;
基于粗糙集理论的属性值约简的研究
5) value reduction
值约简
1.
An improved algorithm for value reduction of attributes in decision tables based on rough set theory;
一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法
2.
Algorithm based on value reduction and decision tree to generate minimal rules;
基于值约简和决策树的最简规则提取算法
3.
A Rough Set-based Algorithm for Attribute Value Reduction;
一种基于Rough集的属性值约简算法
6) uniform range reduction
等值约简
补充资料：数值稳定性
算法对舍入误差的敏感性。在算法执行过程中会出现舍入误差的积累。对同一个计算问题，在不同的算法中舍入误差对计算结果产生的影响也各不相同。舍入误差对计算结果的精确性影响小的算法，具有较好的数值稳定性；反之，算法的数值稳定性差。例如，若干个正数相加时，按从大到小的次序进行就不如按从小到大的次序进行的数值稳定性好。二次方程αx2+bx+с=0求根的公式为： (1) (2)若b>0，且b2>>4|αс|，则由于b和很接近,用公式(1)计算 x1就会使有效数字严重损失。但这时可先用公式(2)计算x2，然后根据关系x1x2=с/α计算x1，会得到比较好的结果。在用消去法解线性代数方程组时，选主元的算法比不选主元的算法的数值稳定性好。
算法的数值稳定性的判别是和(舍入)误差分析密切相关联的。早在1947年J.冯·诺伊曼和戈尔茨坦关于高斯消去法舍入误差分析的文章中就隐含着数值稳定性的概念，而首先明确提出这个概念的是J.W.吉文斯。J.H.威尔金森系统地发展了吉文斯提出的向后误差分析的思想,对代数求解过程的舍入误差作了深入细致的分析,计算结果的精度不但依赖于所用的算法，而且也和问题是良态或病态有关。一个计算问题,如果其中的参数(如线性代数方程组的系数,自由项)的微小扰动只对解的精度产生不大的影响，便说这个计算问题是良态的，否则便称为病态的。吉文斯的数值稳定性概念就考虑到问题是良态或病态这个因素。一个算法计算得到的近似解可以看作原计算问题中的参数经适当扰动后的准确解，若扰动是微小的，就说这个算法是数值稳定的，否则就说算法是不稳定的。
参考书目
J. H.Wilkinson,Rounding Errors in Algebrαic Processes,Printice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1963.
算法的数值稳定性的判别是和(舍入)误差分析密切相关联的。早在1947年J.冯·诺伊曼和戈尔茨坦关于高斯消去法舍入误差分析的文章中就隐含着数值稳定性的概念，而首先明确提出这个概念的是J.W.吉文斯。J.H.威尔金森系统地发展了吉文斯提出的向后误差分析的思想,对代数求解过程的舍入误差作了深入细致的分析,计算结果的精度不但依赖于所用的算法，而且也和问题是良态或病态有关。一个计算问题,如果其中的参数(如线性代数方程组的系数,自由项)的微小扰动只对解的精度产生不大的影响，便说这个计算问题是良态的，否则便称为病态的。吉文斯的数值稳定性概念就考虑到问题是良态或病态这个因素。一个算法计算得到的近似解可以看作原计算问题中的参数经适当扰动后的准确解，若扰动是微小的，就说这个算法是数值稳定的，否则就说算法是不稳定的。
参考书目
J. H.Wilkinson,Rounding Errors in Algebrαic Processes,Printice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1963.
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参考词条