粗糙集屬性約簡研究.pdf

1、粗糙集理論是由波蘭數(shù)學(xué)家Z.Pawlak在1982年提出的，是繼概率論、模糊數(shù)學(xué)、證據(jù)理論之后又一種處理不精確性、模糊性和不確定性的有效數(shù)學(xué)工具。該理論的特點是不需要先驗知識或附加信息，在數(shù)據(jù)挖掘、知識約簡等方面有很好的應(yīng)用前景。 屬性約簡是粗糙集理論的核心內(nèi)容之一，其能夠在保證分類和決策能力不變的前提下約簡數(shù)據(jù)庫中的冗余屬性，簡化知識表示，提高系統(tǒng)處理的效率，方便用戶決策。本文深入系統(tǒng)地研究了基于粗糙集理論的屬性約簡問題，主要

2、工作如下： 1.提出一種基于約束函數(shù)的差別矩陣的定義，該矩陣能正確處理不一致性決策表，根據(jù)該矩陣而提出的求核方法，其時間性能比傳統(tǒng)方法有較大提升； 2.引入約簡條件的概念，提出約簡算法ARSDM。ARSDM算法以約簡條件為啟發(fā)信息，采用邊得到矩陣元素邊進行刪除和排序的方法，有效降低了約簡的時間和空間消耗，提高了屬性約簡的效率； 3.利用隨機抽樣的方法，提出利用閾值來控制差別矩陣元素生成數(shù)量的策略，并據(jù)此構(gòu)造了約簡