基于粗糙集的屬性約簡算法研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、粗糙集理論是繼概率論、模糊集理論之后的，由波蘭科學家Z．Pawlak于1982年提出的又一處理不確定性的數(shù)學工具。粗糙集理論建立在論域中的不可分辨關(guān)系之上，該理論的優(yōu)點是不需要任何附加的信息或先驗知識，就能有效地分析和處理不精確、不完整和不一致的數(shù)據(jù)，粗糙集理論已成為當前計算機、人工智能、信息科學等領(lǐng)域的研究熱點之一。 在粗糙集理論中，知識約簡是其主要內(nèi)容，約簡分為屬性約簡和屬性值約簡，相對于屬性約簡來說，屬性值約簡要簡單得多，

2、所以研究較少，而屬性約簡到目前也沒有完全解決，所以仍是粗糙集理論的研究重點。通常的知識約簡一般就理解為屬性約簡。 本文首先對完備信息系統(tǒng)下經(jīng)典的粗糙集精度定義的局限性進行了分析，提出了一種改進的粗糙集精度的定義，根據(jù)這種定義給出了基于屬性對決策分類的新的重要性的概念，并構(gòu)造了基于這種重要性的屬性約簡算法：其次給出了基于條件屬性相對決策屬性的條件信息量的屬性約簡算法；在對屬性對決策分類的重要性和條件信息量的定義進行了分析后，提出了

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