基于改進(jìn)的二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、粗糙集理論是一種研究不確定、不完整知識的理論方法，并被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和模式識別等諸多領(lǐng)域。屬性約簡，即在不影響原有決策表分類質(zhì)量的情況下，通過最少屬性來表示決策表信息，是粗糙集理論研究的核心之一。目前，粗糙集的屬性約簡算法中，基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡方法因低存儲、簡單、易理解等優(yōu)點(diǎn)，得到了許多學(xué)者的關(guān)注。
　　目前常用的基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡算法在實(shí)現(xiàn)上大致采用以下思路：根據(jù)已知的決策表建立二進(jìn)制分辨矩陣，并以

2、屬性全集為初始集合，根據(jù)某種度量方式，每次選擇一個(gè)非核屬性刪除，直至剩余的集合是一個(gè)約簡，稱為刪除法。然而，此種方式由于每次只選擇一個(gè)冗余屬性刪除，導(dǎo)致屬性約簡效率不高。因此，提高基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡的刪除法效率并獲得最小約簡是本文的重點(diǎn)研究內(nèi)容，本文主要工作如下：
　　1.針對基于二進(jìn)制分辨矩陣刪除法的不足，本文提出了一個(gè)改進(jìn)的基于簡化二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡算法，綜合考慮二進(jìn)制分辨矩陣行、列兩個(gè)維度，通過一個(gè)新的屬性約簡方

3、法，一次性刪除多個(gè)屬性，并在每次刪除操作結(jié)束后對二進(jìn)制分辨矩陣進(jìn)行簡化，直到其屬性不可被刪除為止。文章從理論上分析了該算法的可行性，且通過實(shí)例及仿真測試證明該算法能夠有效地提高二進(jìn)制分辨矩陣刪除法效率，并得到最小約簡結(jié)果。
　　2.本文將改進(jìn)的基于簡化二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡算法應(yīng)用于訂單協(xié)作系統(tǒng)的銷售統(tǒng)計(jì)分析功能模塊中，對2013年第一季度藍(lán)牙音箱銷售數(shù)據(jù)相關(guān)的屬性進(jìn)行約簡，并得出相應(yīng)的決策規(guī)則。該決策規(guī)則同2013年第二季度藍(lán)牙