【摘 要】
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从决策系统的不一致情况出发,给出了不一致度的概念及其性质,并证明了不一致记录与正区域的等价关系.在此基础上,提出了基于Hash的正区域计算方法,时间复杂度下降为O(|U|);利
【机 构】
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浙江大学工业控制国家重点实验室,浙江大学智能系统与控制研究所
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从决策系统的不一致情况出发,给出了不一致度的概念及其性质,并证明了不一致记录与正区域的等价关系.在此基础上,提出了基于Hash的正区域计算方法,时间复杂度下降为O(|U|);利用不一致情况的性质设计了一个基于不一致记录数的属性重要性测量参数,用新的测量参数设计了一个基于二次Hash的约简算法,其复杂度下降为O(|C|2|U/C|),并证明采用该测量参数所获得约简的完备性.最后通过实验证明该文正区域算法和约简算法的高效性.
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