计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (10): 135-138.
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摘要： 属性约简是Rough集理论中的核心问题之一,找出所有的约简或最小约简是一个NP难题.本文证明了正区域和边界域的一些性质,指出在考虑正区域作为启发信息的同时,还应该考虑在不一致决策表中边界域对约简的影响,综合这两种信息,提出了不一致决策表约简的启发信息.并在此基础上,设计了不一致决策表的启发式约简算法.实验证明,在多数情况下,该算法能够得到决策表的最小或次优约简.
关键词: Rough集 属性约简 边界域 正区域 知识约简算法 启发式 决策表约简 Rough集理论 启发信息 最小约简 实验证明 属性约简 NP难题
Abstract: In rough sets theory, reduction of attributes is an important issue. It has been proved that computing all reductions or the minimal reduction of decision table is a NP-hard problem. Now, many algorithms for reduction of attributes are still heuristic alg
Key words: Rough set, Reduction of attributes, Boundary region, Positive region
. 一种启发式知识约简算法[J]. 计算机科学, 2005, 32(10): 135-138. https://doi.org/
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