不完备信息系统中改进的相容关系与属性约简算法

"相容关系的改进及其属性约简 (2010年)，作者朱颖东、钟勇，发表于《北京理工大学学报》，属于自然科学领域的论文，探讨了粗糙集理论在不完备信息系统中的应用" 这篇论文主要关注的是粗糙集理论在处理不完备信息系统时的局限性以及如何对其进行改进。经典粗糙集理论依赖于等价关系，但在面对不完备信息时，这种理论的适用性受到限制。作者朱颖东和钟勇提出了一个创新的方法，引入了不完备信息系统对象的先验概率，并结合量化相容关系的概念，建立了一个改进的相容关系模型。 相容关系是粗糙集理论中的一个重要概念，它定义了对象之间的相似度或一致性。在传统粗糙集中，相容关系通常被视为等价关系，但这种方式对于不完备数据可能过于严格。通过引入先验概率，作者能够更好地量化和处理数据的不确定性，从而扩展了粗糙集理论的应用范围。 基于这个改进的相容关系模型，论文进一步研究了不完备信息系统的属性约简问题。属性约简是粗糙集理论中的核心任务，旨在找到最小的属性子集，这个子集能保留原始信息系统的决策能力。论文中提出了一种新的属性约简算法，该算法从空集开始寻找系统的约简，避免了计算核的过程，这既节省了计算时间，又减少了存储需求，简化了解决方案的复杂性。 为了证明该模型的有效性和算法的可行性，论文通过实例进行了验证。实例分析展示了改进的相容关系模型和属性约简算法在实际问题中的应用，证实了它们在处理不完备信息时的优势。 这篇论文为不完备信息系统的处理提供了一种新方法，不仅拓宽了粗糙集理论的应用领域，而且优化了属性约简的计算效率，对于信息处理和数据挖掘等领域具有重要的理论与实践价值。其贡献在于提出了一种适应不完备数据环境的相容关系模型，并设计了一种更高效的属性约简算法，这些成果对于提升决策支持系统的效果和效率具有积极意义。