【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,正区域计算是多数属性约简算法的关键。为了减少正区域的计算时间,提出基于链表存储的正区域计算方法。将属性值相同的数据存储在链
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60573174）, 安徽省高等学校省级自然科学研究项目（KJ2013Z231）
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属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,正区域计算是多数属性约简算法的关键。为了减少正区域的计算时间,提出基于链表存储的正区域计算方法。将属性值相同的数据存储在链表同一结点对象中,收集过程中不断删除基数为1的子划分,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简。同时,给出不可区分对象对数定义,并以此度量属性重要性,设计一种高效的启发式属性约简方法。通过实例和实验与经典约简算法进行性能测试比较,结果证实该算法在时间和空间效果上切实有效、可行。
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