系統(tǒng)約簡(jiǎn)的泛系觀與特征關(guān)系的屬性約簡(jiǎn).pdf

1、采集數(shù)據(jù)是科學(xué)研究和數(shù)據(jù)利用與分析的基礎(chǔ)。粗糙集理論已經(jīng)成為處理完備信息系統(tǒng)強(qiáng)有力的工具。在現(xiàn)實(shí)生活中，由于條件、技術(shù)、方法的限制，以及主觀因素和客觀因素的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失而形成不完備信息系統(tǒng)。針對(duì)缺失數(shù)據(jù)，存在遺漏語(yǔ)義和缺席語(yǔ)義兩種。本文從兩種語(yǔ)義并存的特征關(guān)系出發(fā)，進(jìn)行了屬性約簡(jiǎn)方法的研究。 首先，本文基于雙重語(yǔ)義對(duì)不完備信息系統(tǒng)進(jìn)行了重新定義，提出了雙重語(yǔ)義下的不完備信息系統(tǒng)單屬性局部完備性和不完備度。 其次，本

2、文基于特征關(guān)系把粒度、信息熵和條件信息熵和區(qū)分矩陣重新定義，并提出了基于特征關(guān)系的粒度啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法，基于特征關(guān)系的信息熵屬性約簡(jiǎn)算法和基于特征關(guān)系的區(qū)分矩陣屬性約簡(jiǎn)算法。通過(guò)算法復(fù)雜度分析可知：在三種約簡(jiǎn)方法中，區(qū)分矩陣算法時(shí)間復(fù)雜度最低。 然后，本文利用變精度粗集模型思想和粒度方法，提出了不完備信息系統(tǒng)基于特征關(guān)系的程度屬性約簡(jiǎn)方法，給出了相應(yīng)的算法并進(jìn)行時(shí)間復(fù)雜度分析，并用實(shí)例說(shuō)明了算法的有效性以及證實(shí)了程度屬性約簡(jiǎn)算