新粗糙集约简算法：免疫遗传法与区分矩阵的应用

本文主要探讨了一种创新的粗糙集约简算法，由肖厚国、李岚和宫悦三位作者针对大连海事大学的研究发表。粗糙集理论是处理不精确、不完全和不相容数据的重要工具，其核心内容之一便是属性约简，旨在通过删除冗余属性保持知识库的分类能力。传统的约简问题已被证明为NP-hard，意味着其计算复杂性随决策表规模的增长迅速增加。 新提出的算法将区分矩阵与免疫遗传算法相结合，这是一种优化技术，能够有效地在相容/不相容决策表中进行属性约简。该方法通过简化区分函数来识别核心属性，显著提高了计算效率。这种方法的优势在于它能够在保留决策表关键信息的同时，避免了传统方法中计算量过大的问题。 论文首先回顾了粗糙集的基本概念，包括决策表的定义、属性集的不可区分关系以及等价类的形成。接着，作者介绍了粗糙集理论中属性约简的重要性，强调了最小属性约简求解的困难性。然后，详细介绍了新算法的工作原理，即如何利用免疫遗传算法搜索最优的属性子集，以实现知识的高效简化。 作者通过实例展示了这种新型约简算法的有效性和实用性，表明它在实际问题中的应用前景广阔。关键词包括粗糙集、免疫遗传算法、区分矩阵和属性约简，这些关键词突出了论文的核心研究内容。 总结来说，这篇论文提出了一个新颖的解决粗糙集属性约简问题的方法，结合了免疫遗传算法和区分矩阵，旨在提高计算效率，为粗糙集理论的应用提供了一个有竞争力的解决方案。这对于粗糙集理论的发展以及在数据挖掘、机器学习等领域具有重要意义。