优势粗集中的属性约简和对象排序

为进一步解决优势粗糙集中存在的属性约简和对象排序的问题,通过分析已有优势粗糙集模型的共性,提出了基于由粗糙边界引起的不确定概率的属性约简算法和约简对象集后的基于区分矩阵的属性约简算法,并对两种算法的时间复杂度做出了分析,同时通过实例验证了两种算法的实用性和高效性,尤其是第二种算法在处理数据量大信息系统时体现出更大的优势。对于对象排序,提出一种基于优势差的二元对象排序方法,为对象排序提供了一种新的思路。

基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。