极大变精度相容类下的集值信息系统属性约简方法

本文档探讨的是"集值信息系统基于极大变精度相容类的属性约简"这一主题，发表于2009年的《四川师范大学学报(自然科学版)》第32卷第5期。作者刘鹏皂、陈子春和秦克云分别来自西华大学数学与计算机学院和西南交通大学理学院。集值信息系统中的关键特性在于对象的属性通常是非唯一的，即存在多种可能的取值。集值信息系统不同于传统的信息系统，它处理的是具有不确定性或模糊性的数据。 文章的核心贡献在于提出了在集值信息系统中基于变精度相容关系的概念，引入了极大变精度相容类这一新的概念。这种相容类代表了一组对象在一定程度上共享的特征，有助于在保持信息准确性的前提下，简化属性描述。作者进一步讨论了如何运用这些极大变精度相容类来构建粗糙集模型，以及如何通过这种方法实现属性约简，即找到不影响分类结果的关键属性集合，以降低数据复杂度。 粗糙集理论在文中扮演了核心角色，它是处理模糊和不确定知识的有效工具。作者提到，Pawlak的粗糙集模型原基于完备信息系统，但在不完备信息系统中，如集值信息系统，可以通过扩展至非等价关系来处理知识获取和推理。文中引用了M.Kryszkiewicz的工作，他引入了容忍度关系，这为后续研究奠定了基础。 此外，集值信息系统的研究涉及到了二元关系的选择和知识的约简算法设计，这对于实际应用中的信息处理和决策支持至关重要。通过对集值信息系统中属性的精简，可以提高数据分析的效率，减少噪声干扰，从而更有效地提取潜在的知识。 总结来说，本文主要贡献在于为集值信息系统提供了一种新的属性约简方法，利用变精度相容类和粗糙集模型，旨在优化知识表示并提升信息系统的处理能力，这对于处理大量不确定和模糊数据的领域具有重要的理论和实践价值。