优势关系下浓缩布尔矩阵的属性约简算法

"优势关系下基于浓缩布尔矩阵的属性约简方法" 这篇研究论文探讨了在优势关系粗糙集方法（DRSA）的背景下，如何利用浓缩布尔矩阵进行属性约简，以解决不协调目标信息系统的属性优化问题。属性约简是粗糙集理论中的核心任务，旨在找出对决策系统最有影响力的属性子集，同时保持决策规则的不变性。 传统的基于优势矩阵的约简方法虽然广泛使用，但存在效率问题，因为矩阵中可能存在大量无效元素。为了改善这一状况，研究者们提出了“浓缩优势矩阵”的概念，它只保留那些对于属性约简至关重要的最小属性集，从而显著降低了计算复杂度。 进一步，文章引入了浓缩布尔矩阵的概念，这是通过布尔代数运算来提升优势矩阵生成效率的一种手段。布尔矩阵允许更有效地处理复杂的关系，并且能够简化属性之间的相互作用分析。作者将等价关系上的浓缩布尔矩阵属性约简方法扩展到优势关系，这为处理非对称和非传递的关系提供了新的工具。 文中详细阐述了建立在优势关系上的浓缩布尔矩阵的构建方法以及对应的高效约简算法，旨在提高属性约简的效率。实验部分使用了9组UCI数据集进行验证，结果证明了所提出方法的有效性和优越性。 关键词：粗糙集，属性约简，优势关系，浓缩优势矩阵，浓缩布尔矩阵 此研究受到了国家自然科学基金以及河北大学自然科学研究计划项目的资助，由李艳教授及其团队完成，他们的主要研究方向涵盖了机器学习、Rough集理论和计算智能等领域。