决策粗糙集属性约简算法与属性核研究

• Published in: 计算机科学与探索 no. 3; pp. 345 - 351
• Main Authors: 钱进, 吕萍, 岳晓冬
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 江苏理工学院 计算机工程学院，江苏 常州 213001%上海大学 计算机工程与科学学院,上海,200444 2014; 江苏理工学院 云计算与智能信息处理常州市重点实验室，江苏 常州 213001
• Subjects: decision-theoretic rough set; 属性核; attribute reduction; attribute core; 属性约简; 决策粗糙集
• ISSN: 1673-9418
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1307019

TP181; 属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。在Pawlak粗糙集模型中，正区域大小随着属性增多而变大，呈现单调性。然而，在决策粗糙集模型中，概率正区域与属性集之间不具有单调性，从而产生各种属性约简定义。为此，深入研究了决策粗糙集属性约简问题，阐述了几种约简定义之间的关系，证明了保持局部最大概率正区域的约简具有较大的代价，指出了保持所有对象的正决策不变的约简呈现稳定性和存在属性核。