相对知识粒度在决策表约简中的应用

"基于相对知识粒度的决策表约简" 这篇研究论文主要探讨了如何将知识粒度的概念应用到决策表约简的过程中。知识粒度通常在信息系统属性约简中起到关键作用，它反映了信息的抽象程度和处理复杂性的度量。在本文中，作者陈玉明、吴克寿和谢荣生首先深入研究了知识粒度的基础理论，并在此基础上引入了一个新概念——相对知识粒度。 相对知识粒度的提出旨在扩展知识粒度的应用范围，使其能够适应决策表的约简场景。他们证明了对于一致决策表的约简，相对知识粒度的表示与 Pawlak 代数表示是等价的。Pawlak 代数是粗糙集理论中的一个重要工具，用于处理不完全信息系统的属性约简问题。 接下来，论文定义了一种基于相对知识粒度的属性重要度度量方法。这种方法可以帮助识别哪些属性对决策表的决策过程最为关键。然后，作者提出了两个基于相对知识粒度的启发式决策表约简算法。这些算法的目标是找到一个最小的属性子集，该子集能够保留原始决策表的决策能力，同时减少冗余信息，提高决策效率。 通过理论分析和实际案例，作者展示了所提出的约简算法的有效性和可行性。理论分析部分可能包括了算法的正确性证明以及对算法复杂性的讨论，而实例部分则可能通过具体的数据集来验证算法的实际效果。 关键词指出，这篇论文的核心研究领域是粗糙集理论、知识粒度、信息系统、约简和决策表。中图分类号将其归类于计算机科学的“TP181”类别，文献标志码“A”表明这是一篇具有学术价值的研究论文。 这篇论文在粗糙集理论的框架下，为决策表的约简提供了新的视角和方法，对于理解和优化决策过程，特别是在面对大量复杂数据时，具有重要的理论和实践意义。