【摘 要】
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属性约简是粗糙集研究的重要内容之一。目前有多种计算约简集的方法,但计算效率普遍不高。杨萍等学者提出的基于二进制区分矩阵的启发式约简算法,考虑了属性的区分度和区分率
【机 构】
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西北师范大学数学与信息科学学院,河海大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（10771171）, 兰州市科技计划项目（2008-1-34）
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属性约简是粗糙集研究的重要内容之一。目前有多种计算约简集的方法,但计算效率普遍不高。杨萍等学者提出的基于二进制区分矩阵的启发式约简算法,考虑了属性的区分度和区分率,采用高效的逻辑运算获得约简集,提高了运算的效率。在该算法的基础上,首先指出其计算所得的约简集存在不确定性,然后给出一种考虑属性排名的改进的约简算法,消除了约简集的不确定性,并且可以迎合用户的需求。最后通过一个信息系统实例,验证该算法的可行性和有效性。
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