扩展数据库系统下的粗糙集模型知识约简算法

本文主要探讨了在基于数据库系统的Rough集模型中如何克服知识约简算法对一致性决策表的依赖性，这一局限性在处理实际不一致决策表时显得尤为突出。作者首先提出了一种将不一致决策表转换为一致决策表的算法，该算法的关键在于确保转换过程中的核（核心属性集）和约简集合（简化决策表）保持不变，这对于保留决策表的原始信息至关重要。 算法的设计基于深入理解Rough集理论，这是一种数据挖掘工具，用于发现数据中的隐藏规律和粗糙集。通过理论分析，作者证明了该转换算法的有效性和正确性，特别是在时间复杂度方面，它被证明是高效的，能够在合理的时间内处理大规模的数据。 接着，作者将这一理论框架与数据库系统的特性相结合，利用数据库系统的集合操作和SQL语言来描述和实现这个转换算法。这种结合使得知识约简的过程更加自动化和易用，不仅适用于一致决策表，也扩展到了不一致决策表的处理，显著提升了算法的适用性和实用性。 研究中，作者通过理论推导和实验证明，扩展后的基于数据库系统的Rough集模型知识约简算法在处理不一致决策表时，不仅保持了算法的准确性，而且在效率上没有明显下降，这在实际应用中是非常重要的，因为它可以处理更为复杂和现实的数据场景。 最后，文章强调了关键词“Rough集理论”、“数据挖掘”、“数据库系统”和“决策表”，表明了研究工作的核心内容和背景，以及它在这些领域中的潜在影响。整体来看，这篇文章为Rough集模型在数据库系统环境下的进一步应用提供了重要的理论支持和技术方法，对于提升数据处理和知识发现的效率具有重要意义。