改进粗糙集决策表处理的识别矩阵值简式求取算法DMBVR

本文主要探讨了粗糙集理论在决策表简化过程中的局限性，尤其是在求取属性约简和值简式时存在的重复计算问题。粗糙集是一种数据挖掘和知识发现的工具，它通过处理不确定性和模糊性来处理复杂的数据集。在传统的粗糙集方法中，化简决策表的过程中，识别矩阵并未充分利用，导致了计算决策规则的核心值（core value）和值简式（value reduction）时效率低下。 作者刘亚波、胡陈勇和刘大有针对这一问题提出了基于识别矩阵的决策规则值核计算方法，并开发了一种新的算法——决策规则值简式求取算法DMBVR（Decision Matrix Based Value Reduction Algorithm）。DMBVR算法的关键在于它能够充分利用识别矩阵提供的信息，避免了重复计算，从而使得求取核心值和值简式的过程更加高效和直观。 识别矩阵在粗糙集中扮演着关键角色，它反映了数据集中的不区分特征，即对于数据实例而言，这些特征在分类决策上是无关紧要的。通过识别矩阵，可以更精确地理解数据的内在结构，进而优化决策规则的简化过程。DMBVR算法的实施步骤可能包括识别矩阵的构建，然后根据这个矩阵来确定哪些决策规则的值可以被合并或简化，以达到减少决策表复杂度的目的。 在算法设计上，DMBVR可能是通过一系列逻辑推理和数据比较操作来提取决策规则的简式，确保每条规则的简化都是基于其对整体决策结果的影响最小化原则。证明部分，作者展示了DMBVR算法能够覆盖所有决策表中的决策规则，确保了值简式的完整性。 本文的研究不仅提高了粗糙集在决策分析中的实用价值，还为处理大规模数据集和复杂决策提供了更为有效的工具。该论文的关键词包括粗糙集理论、识别矩阵、值核和值简式，表明了研究的主要焦点集中在粗糙集方法的理论基础及其在实际应用中的改进。 刘亚波等人提出的基于识别矩阵的DMBVR算法为粗糙集决策表简化提供了一个改进的解决方案，提升了计算效率，使得决策规则的简化过程更具效率和可读性，这对于信息处理和数据分析领域具有重要的理论和实践意义。