【摘 要】
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为了过滤掉不相关或相关程度较低的属性,就必须使用属性约简算法,从而使得属性约简成为粗糙集中一个核心的研究课题。基于差别矩阵的属性约简算法求解时总是先要求出差别矩阵
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金项目（2011RYY06）, 四川理工学院国家基金培育项目（2011PY05）
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为了过滤掉不相关或相关程度较低的属性,就必须使用属性约简算法,从而使得属性约简成为粗糙集中一个核心的研究课题。基于差别矩阵的属性约简算法求解时总是先要求出差别矩阵,当问题规模增大时,将导致存放差别矩阵的空间过大和算法执行时间过长。针对这一问题,本文提出辨识集的定义,并利用辨识集设计一个新的属性约简算法。新算法在属性约简过程中不生成差别矩阵和大量的无用元素,大大减少存储量和计算量,从而提高算法的效率。实验验证了新算法的高效性。
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