基于改進的二進制分辨矩陣屬性約簡算法的研究與應用.pdf

1、粗糙集理論是一種研究不確定、不完整知識的理論方法，并被廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和模式識別等諸多領域。屬性約簡，即在不影響原有決策表分類質量的情況下，通過最少屬性來表示決策表信息，是粗糙集理論研究的核心之一。目前，粗糙集的屬性約簡算法中，基于二進制分辨矩陣屬性約簡方法因低存儲、簡單、易理解等優(yōu)點，得到了許多學者的關注。
　　目前常用的基于二進制分辨矩陣屬性約簡算法在實現(xiàn)上大致采用以下思路：根據(jù)已知的決策表建立二進制分辨矩陣，并以

2、屬性全集為初始集合，根據(jù)某種度量方式，每次選擇一個非核屬性刪除，直至剩余的集合是一個約簡，稱為刪除法。然而，此種方式由于每次只選擇一個冗余屬性刪除，導致屬性約簡效率不高。因此，提高基于二進制分辨矩陣屬性約簡的刪除法效率并獲得最小約簡是本文的重點研究內容，本文主要工作如下：
　　1.針對基于二進制分辨矩陣刪除法的不足，本文提出了一個改進的基于簡化二進制分辨矩陣屬性約簡算法，綜合考慮二進制分辨矩陣行、列兩個維度，通過一個新的屬性約簡方

3、法，一次性刪除多個屬性，并在每次刪除操作結束后對二進制分辨矩陣進行簡化，直到其屬性不可被刪除為止。文章從理論上分析了該算法的可行性，且通過實例及仿真測試證明該算法能夠有效地提高二進制分辨矩陣刪除法效率，并得到最小約簡結果。
　　2.本文將改進的基于簡化二進制分辨矩陣屬性約簡算法應用于訂單協(xié)作系統(tǒng)的銷售統(tǒng)計分析功能模塊中，對2013年第一季度藍牙音箱銷售數(shù)據(jù)相關的屬性進行約簡，并得出相應的決策規(guī)則。該決策規(guī)則同2013年第二季度藍牙