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2015-09-04 发布于湖北
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JOURNALOFELECTRONIC SCIENCEAND TECHNOLOGY,VOL．9，NO．2，JUNE2011 1O3 New AttributeReductionAlgorithm on FuzzyDecisionTable Hao·D·ongZhuandHong-C·hanLi Abstrac lassical rough set has a limited applicationofhteclassicalroughsettheory．However,hte processingcapacityin fuzzydecision table．Combining discretizeddecisionatblecannotretainthediscrepancyof ufzzy setwith classicalrough set,attributereduction origina1attributevalue．whichwillresultintheinofrmation algorithm onufzzy decisiontableisstudied．First，new losstoacertainextent．Inthissituation，inordertodevelop simliariyt degree and new simliariyt category are itsapplicablerange，classicalrough sethteory shouldbe defined．Inthemeantime，similariyt categoryclusters nitegratedwith anotherhteory thatcna dealwith fuzyz whicharedividedbycondition aRributeareprovided． knowledge． Andthen，twotheoremsarepresented．Subsequently，a Fuzyz settheory isa powerfultoolofsutdying the new attributereductionalgorithm isproposed．Finally, problem offuzziness，faultiness，nad inaccuracy．Itcan the new attribute reduction algorithm is verified adoptmembership dergeeto show hteufzzinessofsub— boun daryvalueinset．Pawlak 【statedthatfuzzysettheory through aperformanceevaluationdecisiontableofthe self-repairingflight-controlsystem．Theresultshowsthe wasnotni confiictwithhteroughsethteory butacutally proposed attributereduction algorithm isabletodeal complementarywitheachothenAndthen．Duboiseta1． also indicated that hte two theories were different wi thufzzydecisiontabletoacertainext