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1、屬性約簡(jiǎn)是信息智能化處理研究的核心內(nèi)容之一。近年來(lái),Pawlak提出的粗糙集理論在屬性約簡(jiǎn)方面展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢(shì)。然而,當(dāng)數(shù)據(jù)集較大時(shí),許多約簡(jiǎn)算法效率不高,如何快速有效地獲取約簡(jiǎn)結(jié)果。另外,大部分約簡(jiǎn)算法只能處理完備信息,而在實(shí)際應(yīng)用中,有時(shí)候所要處理的信息往往是不完備的。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題,本文從完備信息和不完備信息兩方面研究基于粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)算法:
(一)對(duì)完備信息系統(tǒng),已經(jīng)存在許多相關(guān)的屬性約簡(jiǎn)算法,但這些算法的求解過(guò)
2、程都是在整個(gè)決策表的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。本文提出了一種基于決策表分解的屬性約簡(jiǎn)算法,算法在每一次迭代之后,將原有的決策表進(jìn)行分解,在下一次迭代中就可以大幅減少計(jì)算量,從而降低整個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法在約簡(jiǎn)率和時(shí)間復(fù)雜度方面都得到了改進(jìn),可以用于實(shí)際應(yīng)用中。
(二)對(duì)不完備信息系統(tǒng),有一定的理論研究成果,但相關(guān)屬性約簡(jiǎn)算法研究的比較少。本文先介紹不完備信息系統(tǒng)相關(guān)概念,分析研究不完備信息系統(tǒng)與完備信息系統(tǒng)之間的差異
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