【摘 要】
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粗糙集理论是一种有效的信息处理工具，属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简，在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上，
【机 构】
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安徽大学数学与计算科学学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目（050420208）,安徽省高等学校省级自然科学研究项目（2006KJ244B）,安徽大学学术创新团队和安徽大学人才队伍建设经费资助项目.
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粗糙集理论是一种有效的信息处理工具，属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简，在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上，根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则，仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对，同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息，提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后，通过实例完整演示了该方法，表明该算法是有效的。
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