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ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用 一 种新的模糊决策表属性约简方法 徐 山 ，杜卫锋 ，闵 啸 XU Shan，DU Weifeng，M IN Xiao 1．南京城市职业学院 教务处，南京 210038 2．嘉兴学院 数理与信息工程学院，浙江 嘉兴 314001 1．Dean’SOffice，NanjingCityVocationalCollege，Nanjing210038，China 2．SchoolofMathematics，PhysicsandInformationEngineering，JiaxingUniversity,Jiaxing，Zhejiang314001，China XU Shan，DU W eifeng，M IN Xiao．New methodofattributereductiontofuzzydecisiontable．ComputerEngineeringand Applications，2013，49(18)：105-107． Abstract：Theattributeimportancemeasureandattributereductionisoneofthecorecontentofroughsetstheory．Theclassical roughsetmodelbasedonequivalencerelation，issuitablefordealingwithdiscreteattributevalues．Fuzzy—roughsettheory,com— biningfuzzy setandroughsettheory,extendingequivalencerelationtofuzzyrelation，candealwithfuzzyattributevalues．By analyzingthreeproblemsofFRARwhichisafuzzydecisiontableattributereductionalgorithm havingextensiveuse，thispaper proposesanew reductionalgorithm whichhasbetterovercometheproblem ，canhandlelargerfuzzydecisiontable． Keywords：roughsets；fuzzy—roughset；fuzzyrelation；similaritydegree；dependencydegree 摘 要 ：粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系，适合于处 理离散属性值 。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来，将等价关系扩展为模糊关系，可处理模糊属性值 。分 析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题，提出了一种新的约简算法，较好地克服了原算法 的问题，能处理规模较大的模糊决策表 。 关键词 ：粗糙集；模糊粗糙集；模糊关系；贴近度 ；依赖度 文献标志码 ：A 中图分类号 ：TP311 doi：10．3778／j．issn．1002—8331．1303—0458 粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度 法并无实用价值。(2)根据该文献上的算例，X=fX，，} 量和属性约简。应用属性重要性的度量可 以分析数据中 时， ()={X1／0．2，2／0．2，X3／0．4，X4／0．4，X5／0．4，X6／0．4}， 不同属性 的重要程度 ，从而可以剔除不重要的属性 ，去掉 A(X1 X ，这与下近似算子是必然性算子的特性相悖。 数据中的冗余成分，保持关键的信息，为科学地管理和决 本文采用了另一种不基于模糊划分而是基于元素相关程 策提供支持。 度的下近似算子，该算子能很好地满足必然性算子的特 经典 的粗糙集模型适合于处理离散属性值 ，对于连续 性。(3)根据实验，在模糊决策表下，要使决策属性对于某 属性需要先进行离散化，但是离散化算法往往忽视了不同