粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的属性约简算法

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (3): 213-215.

粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的属性约简算法

徐久成孟慧丽郭林鹏史进玲

河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
项目基金：河南省自然科学基金项目资助（05110115500）;河南省高校新世纪优秀人才支持计划（2006HANCET-19）资助.

XU Jiu-Cheng, MENG Hui-Li, GUO Lin-Peng, SHI Jin-Ling（School of Computer and Information Technology, Henan Normal University, Xinxiang 453007）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： Rough集理论是近年来发展起来的一种处理不确定、不精确、不完整数据的数学工具。属性约简是粗糙集的核心内容之一。本文提出了一个新的不确定性度量一划分贴近度，并基于划分贴近度分别提出了对一般信息系统和决策信息系统进行属性约简的算法，对决策信息系统进行约简的算法不仅可以对一致决策表进行约简，还可以对不一致决策表进行有效的约简。

关键词: Rough集划分贴近度属性约简

Abstract: Rough set theory is a new developed mathematic tool which can deal with uncertain, imprecise and incomplete data. Attribute reduction is one of the most important aspect in this theory. In this paper,we define a new measure of uncertainty-partition close-

Key words: Rough sets,Partition close-degree,Attribute reduction

徐久成孟慧丽郭林鹏史进玲. 粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的属性约简算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(3): 213-215. https://doi.org/

XU Jiu-Cheng, MENG Hui-Li, GUO Lin-Peng, SHI Jin-Ling（School of Computer and Information Technology, Henan Normal University, Xinxiang 453007）. [J]. Computer Science, 2008, 35(3): 213-215. https://doi.org/

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