不相容决策表属性约简的可辨识矩阵方法研究

"不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法 (2005年)" 是一篇自然科学领域的论文，主要关注的是在不相容决策表中的属性约简问题。作者叶东毅和陈昭炯针对Skowron提出的可辨识矩阵方法在处理不相容决策表时可能出现错误结果的情况，提出了一个改进的计算方法，并进行了正确性证明。 在粗糙集理论中，属性约简是一个核心概念，它旨在寻找决策系统中最小的属性子集，这些属性能够保留原始决策系统的所有决策信息。通常，属性约简是通过分辨函数来实现的，而Skowron的可辨识矩阵方法就是基于这一原理。然而，当决策表存在不相容性，即不同对象对同一属性可能有矛盾的评估时，原有的方法可能失效。 不相容决策表是指在决策表中存在至少一对对象，它们在所有属性上都相同，但决策结果却不同的情况。这种不一致性使得传统的属性约简算法面临挑战，因为它们可能无法正确识别哪些属性是冗余的，哪些是决定性的。 论文提出的新方法是针对不相容决策表的一种可辨识矩阵改进算法。可辨识矩阵是一种用来表示决策表中对象在各个属性上的区分能力的矩阵，通过分析矩阵的结构可以找出哪些属性对于决策至关重要。作者对原有方法进行了修正，以适应不相容决策表的特点，确保在不一致的数据中也能得到正确的属性约简结果。 为了证明新方法的正确性，论文中会包含严谨的数学推导和案例分析。通过这些分析，作者将展示新方法能够在不破坏决策信息的前提下，有效地确定不相容决策表的属性约简。这种方法对于提高数据挖掘的效率和准确性，尤其是在处理现实世界中广泛存在的不一致数据时，具有重要的理论和实践意义。 关键词如“不相容决策表”、“属性约简”、“可辨识矩阵”和“分辨函数”揭示了研究的重点，表明论文深入探讨了如何在不相容决策环境下有效地执行属性约简，这是粗糙集理论在实际应用中必须解决的关键问题之一。 这篇论文对于理解不相容决策表的属性约简问题及其解决方案提供了重要的理论贡献，为后续研究者提供了新的工具和思路，有助于推动粗糙集理论在数据挖掘和决策支持系统等领域的进一步发展。