【摘 要】
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求解决策表的最小约简已被证明是NP-hard问题，在粗糙集和证据理论的基础上提出了一种知识约简的启发式算法。利用粗糙集等价划分的概念给出属性的信息熵，定义每个属性的熵值重
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求解决策表的最小约简已被证明是NP-hard问题，在粗糙集和证据理论的基础上提出了一种知识约简的启发式算法。利用粗糙集等价划分的概念给出属性的信息熵，定义每个属性的熵值重要性并由此确定知识的核。引入二分mass函数对每个属性建立一个证据函数，证据融合得到每个属性的证据重要性。以核为起点，以证据重要性为启发，依次加入属性直至满足约简条件。实例表明，该方法能够快速找到核和相对约简，并且该约简运用到分类上正确率也是较高的。
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