【摘 要】
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针对现有粗糙集属性约简算法的不足,提出了一种基于差别矩阵的属性约简新算法。算法的构造借助于差别矩阵,结合集合运算,采用迭代的思想,利用完备优化算子,最后得到决策表的
【机 构】
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东莞理工学院城市学院计算机与信息科学系,成都信息工程学院软件工程学院,兰州大学信息科学与工程学院,
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针对现有粗糙集属性约简算法的不足,提出了一种基于差别矩阵的属性约简新算法。算法的构造借助于差别矩阵,结合集合运算,采用迭代的思想,利用完备优化算子,最后得到决策表的一个完备约简,有效地降低了约简算法的时间复杂度。仿真实验结果显示,其产生的约简与现有算法产生的最优约简一致,进一步表明了新算法的高效性与完备性。
Aiming at the deficiency of the existing algorithms for attribute reduction of rough sets, a new attribute reduction algorithm based on discernibility matrix is proposed. The algorithm is constructed by using discernibility matrix, combining with set operation, using iterative thinking, using perfect optimization operator, and finally obtaining a complete reduction of decision table, which effectively reduces the time complexity of the reduction algorithm. Simulation results show that the reduction generated by the proposed algorithm is consistent with the optimal reduction produced by the existing algorithms, further demonstrating the high efficiency and completeness of the new algorithm.
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