区间值决策系统启发式属性约简算法研究

“论文研究-区间值决策信息系统的启发式属性约简.pdf” 本文是一篇关于区间值决策信息系统属性约简的学术研究，作者为梁春华和张海云。文章发表在《计算机工程与应用》期刊2012年第48卷第27期，探讨了在处理不确定性及复杂性较高的实际问题时，如何有效进行区间值决策信息系统的知识简化。 区间值决策信息系统是对传统单值信息系统的一种扩展，它允许属性值以区间的形式存在，以更好地反映数据的不确定性。在这样的系统中，属性约简是关键，目的是在保持决策能力不变的情况下，去除不相关或次要的属性，从而简化知识表示，增强决策效率。属性约简的研究在粗糙集理论中占有核心地位。 文章首先介绍了粗糙集理论的基础，这是由波兰数学家Pawlak在1982年提出的，用以处理信息系统中的知识表示。然后，作者引入了[α]极大相容类的概念，这是一种用于评估属性间相似性的工具，有助于提高分类和粗糙近似的精度。接着，他们定义了一个新的条件信息熵，以此为基础，提出了一个启发式相对约简算法，该算法能够根据属性的内部和外部重要度进行属性选择。 在区间值决策系统的研究中，文献[6]、[7]和[4]分别从不同角度进行了探索。文献[6]利用α极大相容类改进了区分函数的计算；文献[7]针对不完备区间值信息系统，基于偏序关系给出了上下近似约简的方法；而文献[4]则通过优势关系处理区间值序信息系统，提出了相应的区分函数计算方法。 总结以上研究，作者提出的启发式属性约简算法旨在结合这些方法的优点，提供一种更有效的方式来处理区间值决策信息系统的属性约简问题。通过实验验证，该算法展示了良好的性能和有效性。 这篇论文为区间值决策信息系统的知识约简提供了新的视角和实用方法，对于理解和处理具有不确定性和复杂性的信息系统具有重要价值。它不仅深化了粗糙集理论的应用，也为实际问题的决策支持提供了理论支持。