基于包含度的不一致决策表约简新方法

在不一致决策表中,以知识的包含度为基础,将一致和不一致对象分开,定义了一种新的属性重要性;为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小增加而指数增长的缺陷,给出分布约简的数学判定定理,提出了一种求分布约简的启发式方法。实例验证分析表明,新的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。

具有Fuzzy决策的信息系统的知识约简(英文)

知识约简是粗糙集理论的核心问题之一。讨论了具有Fuzzy决策的信息系统的知识约简问题。给出了知识约简的几种定义、相应的知识约简的判定定理和可辨识属性矩阵,从而为具有Fuzzy决策的信息系统的知识约简的计算提供了具体方法。