属性泛化下集值决策系统近似动态维护

"属性泛化下集值有序决策系统中逼近的动态维护" 本文主要探讨了在属性泛化背景下集值有序决策系统中的近似值动态维护问题。集值信息系统是单值信息系统的一种扩展，它允许数据以集合的形式存在，这在处理不确定性和模糊性时非常有用。在知识发现过程中，基于粗糙集理论的近似计算是核心方法，它能够揭示数据中的隐藏规律并以决策规则的形式表达出来。 属性泛化是指在实际应用中根据需求动态调整信息系统中的属性集合。这种变化可能源于数据的增删、属性的合并或细化等，它直接影响到近似的计算和决策规则的生成。文章提出了一种基于矩阵的方法，利用支配关系的支配矩阵和支配矩阵来计算决策类的上近似和下近似值。这种方法通过结构化的矩阵形式，使得计算过程更为清晰且易于操作。 进一步，作者提出了增量学习策略来更新近似值。在属性泛化过程中，增量更新方法只需修改与变化相关的部分矩阵，而无需重新处理全部历史数据，从而提高了效率和实用性。这种增量更新方法的核心在于其适应性，能有效应对属性集的动态变化，减少了计算复杂度，尤其适用于大数据量的情况。 为了验证所提方法的有效性，文章在UCI数据集和合成数据集上进行了比较实验。实验结果表明，增量更新方法在动态属性泛化环境下表现出良好的性能，能够在保持准确性的前提下快速响应属性集的变化。 总结来说，这篇研究关注的是如何在集值有序决策系统中，面对属性泛化时，有效地动态维护近似值。通过矩阵表示和增量学习策略，文章提供了一个实用的解决方案，对于处理具有不确定性和复杂性的信息系统，特别是在实时或在线知识发现场景中，具有重要的理论和实践意义。