【摘 要】
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本文针对在Z.Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下β下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性
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本文针对在Z.Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下β下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的"弱不一致信息"与"强不一致信息"的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法.这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法.
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