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粗糙集的近似约简及其算法.pdf

99年年第12月期 计算机技术 与发展 V01.19 No.12 第 卷 200 COMPUTERTECHNoD【GYANDDEVELOPMENT Dec. 2009 粗糙集的近似约简及其算法 申锦标 ,吕跃进 (广西大学数学与信息科学学院,广西 南宁 530004) 摘 要:针对经典粗糙集中属性约简的不足,进一步拓展粗糙集属性约简的应用。提出了一种粗糙集属性近似约简的概 念和一种新的粗糙集属性重要性的定义并给出和证明了属性近似约简的性质,理论证明了近似属性约简是传统属性约简 的一种推广。在保持知识库分类能力基本不变的条件下,利用所给属性重要性作为启发信息给出了粗糙集属性近似约简 的算法。通过一个具体的例子,说明了近似属性约简在信息系统中处理模糊和不确定性知识的可行性和有效性。 关键词:粗糙集;近似属性约简;约简算法 中图分类号:TI]3O1 文献标识码:A 文章编号:1673—629X(2009)12—0017~O4 A RoughSetofApproximateAttributeReductionandItsAlgorithm SHENJin—biao,LUYue—jin (SchoolofMathematicsandInfomlationScience,GuangxiUniversity,Nanning530004。China) Abstract:Inview ofthedeficienciesofattributereductioninclassicroughsetandtofurtherexpandtheapplicationofroughestattribute reduction,Render811approximateattributereductionofroughsetandanew definitionoftheimportanceofattributes.Theoryproves thatapproximateattributereductionisanextensionofthetraditionalattributerdeuction.W iththeknowledgeclassificationabilityrema in— ingbasicallyunchanged,putforwardaroughestofapproximateattributerdeuctionanditsmethods.Finally,aconcreteexampledemon— stratesthefeasibilityandeffeetivene~ ofapproximateattributerdeuctiondealingwithambiguiyt naduncertainytofknowledgeininforma- tionsysterrks. Keywords:roughset;approxima teattributerdeuction;reductionalgorithm 0 引 言 如果在保持知识库分类能力完全不变的条件下, 粗糙集理论是 1982年由波兰科学家 Pawlak提出 删除其中不相关或不重要的属性。在实际应用中知识 的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具 J。 约简受到很大的限制,往往无法对一些不是很重要的 其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过 属性进行约简。因此,提出了一种新的属性重要性的 知识约简,导出问题的决策或分类规则。经过多年的 定义,并在此基础上,在保持知识库分类能力基本不变 发展,该理论已经成为机器学习、知识获取、决策分析、 的条件下,提出了一种近似知识约简的概念及约简算 模式识别等领域重要的基本理论眩J。

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