改进的基于简化二进制分辨矩阵的属性约简方法.pdf

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1、第42卷第6期计算机科学Vo1．42No．62015年6月ComputerScienceJune2015改进的基于简化二进制分辨矩阵的属性约简方法王亚琦范年柏(湖南大学信息科学与工程学院长沙410082)摘要在基于二进制分辨矩阵的属性约简方法中，删除法即从属性全集中依次删除冗余属性，直至剩余的属性集是一个最小约简。针对传统的基于二进制分辨矩阵的删除法效率较低且得不到最小约简的问题，提出一种改进的二进制分辨矩阵属性约简方法。首先对决策表进行简化，然后给出一种改进的简化二进制分辨矩阵方法；其次通过一个新的属性约简度量方法一次性删除多个属性，并从理论上分析了

2、该方法的可行性；最后通过实验证明了得到的约简结果是最小约简。关键词粗糙集，二进制分辨矩阵，属性约简，决策系统中图法分类号TP181文献标识码ADOI10．11896／j．issn．1002—137X．2015．6．044ImprovedAlgorithmsforAttributeReductionBasedonSimpleBinaryDiscernibilityMatrixWANGYa-qiFANNian-bai(SchoolofInformationScienceandEngineering，HunanUniversity，Changsha41008

3、2，China)AbstractInthealgorithmsforattributereductionbasedonsimplebinarydiscernibilitymatrix，eliminationmeansthatredundantattributesareexcludedfromreductsetsonebyoneuntilthelastisaminimumreduct．Thetraditionalelimi—nationbasedonsimplebinarydiscernibilityhasthefollowingshortcomings

4、：lowerefficiencyandbeingnotabletogettheoptimalsolution．InviewOfthoseproblems，animprovedalgorithmforattributereductionbasedonsimplebinarydiscernibilitymatrixwaspresented．Firstly，thedecisiontablewassimplified．Secondly，animprovedalgorithmtosimpli—fybinarydiscernibilitymatrixwasprop

5、osed．Lastly，forattributereduction，wepresentedanewmeasurewhichcande一1etemorethanoneredundantattributesandprovedthefeasibilityofthemeasure．Moreover。theexperimentresultsprovethecorrectnessofthemethod．KeywordsRoughset，Binarydiscernibilitymatrix，Attributereduction，Decisionsystem辨矩阵，其

6、矩阵元素只由0和1组成，称为二进制分辨矩阵。1引言支天云[g在文献[8]的基础上对二进制分辨矩阵进行了2O世纪8O年代初期波兰数学家Pawlak提出了粗糙各种变换，并将包含1的个数最多的列对应的属性归人约简。集口]的概念，其被广泛运用于处理不确定性、不一致和不完全李龙澍Eo]在简化二进制分辨矩阵的基础上，每次选择列方向信息系统。其中，属性约简¨2是粗糙集理论模型中研究的核包含1的个数最多的属性归入约简，所以其本质与文献[9]的心之一。目前已有的属性约简方法有基于正区域的属性约简度量方式相同。陈宸l1基于二进制分辨矩阵，以矩阵的行与方法E、基于信息熵的约

7、简方法以及基于分辨矩阵的约简列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据。徐章艳、任方法。倩E12,13针对不一致决策表，提出了基于二进制分辨矩阵的属SkowronE5]在不可分辨关系的基础上，提出了分辨矩阵性约简方法。以上方法，在对属性约简的过程中均是根据某的概念，其中矩阵中的每个元素是所有能够区分实例对象对种度量重要度的函数，以空集为初始约简集或以核为初始点，的属性的集合，并在此基础上，提出了基于分辨矩阵的属性约使用某种启发式信息作为衡量属性重要度的标准，逐次选择简方法，即通过化简分辨函数建立的析取逻辑表达式，得到属属性重要度较大的条件属性添加到约简集

8、中。性约简结果。因其在化简逻辑表达式上的计算复杂度非常蒙祖强l_1]在简化二进制分辨矩阵的基础