粗糙集属性重要性新算法：优化决策规则获取

本文主要探讨了一种创新的粗糙集属性约简算法，该算法在基于粗糙集理论的基础上提出了一个新的属性重要度度量方法。粗糙集理论是一种数据挖掘和知识发现的重要工具，它通过处理不确定性和模糊性来处理复杂的数据集。在这个研究中，作者注意到经典粗糙集理论在属性约简过程中存在的不足，即约简定义的不完备性以及难以获取最优属性组合的问题。 作者引入了"决策强度"这一概念，作为对传统粗糙集理论的一种扩展，它能够更好地量化属性对决策结果的影响程度。决策强度的引入有助于解决约简过程中的不完备性问题，使得算法在寻找最优属性组合时更加精确。同时，通过结合信息熵这一衡量不确定性的重要指标，作者改进了启发式属性约简算法，使其更具效率和准确性。 在实际应用中，研究人员利用这种方法对CTCS.2级车站列控中心软件测试平台的测试数据进行了实证分析。结果显示，新算法能够有效地找出数据中的潜在联系和规律，从而得出更为精准的决策规则。这对于提高决策分析的效率和精度具有重要意义，特别是在处理大量、复杂的数据集时，这种优化的属性约简方法能够显著简化决策过程，减少冗余信息，提升决策系统的性能。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种新的粗糙集属性约简算法，通过引入决策强度和改进信息熵启发式策略，克服了原有粗糙集理论在约简过程中的局限性，从而实现更高效、更精确的数据挖掘和决策分析。这不仅对粗糙集理论本身的发展有所推动，也为实际工程问题提供了有力的解决方案。