【摘 要】
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目标概念在近似空间上的近似表示与计算是粗糙集理论模型研究的基础.对于动态属性约简及其相关问题往往需要更新粗糙集理论中目标概念的近似性,现有的更新方法都基于目标概念
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61991401),江西省自然科学基金重点资助项目(20192ACBL20010)。
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目标概念在近似空间上的近似表示与计算是粗糙集理论模型研究的基础.对于动态属性约简及其相关问题往往需要更新粗糙集理论中目标概念的近似性,现有的更新方法都基于目标概念的上、下近似.提出一种基于最优近似的动态更新方法,针对新增单个对象引起决策系统中条件类与决策类的动态变化,讨论4种不同情形下决策类的最优近似动态更新机制,由此得到一种动态的最优近似集更新算法.在UCI数据集上的测试结果表明,4种不同情形下决策类的最优近似更新的时间复杂度存在差异,与非增量式更新方法相比,所提最优近似粗糙集的增量式更新方法可行且高效
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