高效分辨函数范式转换算法：从合取到析取的性能优化

该篇论文深入探讨了粗糙集理论中的一个重要问题，即如何高效地进行分辨函数的范式转换，从合取范式到析取范式。分辨矩阵在粗糙集决策表约简过程中扮演关键角色，其转换效率直接影响到属性约简算法的整体性能。论文的创新之处在于，作者借鉴了人工范式转换的运行机制，利用了合取运算和析取运算的特性，特别是它们的吸收率，即合取可以吸收所有的真值和析取可以吸收所有的假值。 算法设计中，作者巧妙地运用了队列结构，通过逐个处理分辨函数中的项，逐步实现从一个范式到另一个范式的转换。这种策略使得算法设计简洁且易于理解，简化了复杂性，提高了执行效率。作者还进行了仿真实验，实验结果表明，他们的算法在实际应用中表现出高度的效率，能够有效地完成大规模的分辨函数范式转换任务。 论文的研究对象包括粗糙集理论、分辨函数、合取范式和析取范式，这些概念是粗糙集方法的基础，对于数据挖掘、决策支持系统等领域具有重要意义。研究者张德栋、李仁璞和赵永升分别在硕士、教授级别上贡献了自己的专业力量，他们关注于数据处理和优化，尤其是对算法效率的提升，这有助于推动粗糙集理论在实际问题中的应用和发展。 总结来说，这篇论文提供了一种高效的分辨函数范式转换算法，通过优化操作流程和利用数学性质，显著提高了粗糙集分析中的计算效率，为粗糙集理论的实际应用提供了新的解决方案。