计算机应用研究

作者：唐鹏飞,张贤勇,莫智文,

单位：四川师范大学a.数学科学学院;b.智能信息与量子信息研究所,成都610066；

关键词：粗糙集,区间集粗糙集,区间集决策信息表,依赖度,属性约简,启发式约简算法,

基金：国家自然科学基金资助项目(61673258,11671284)；四川省科技基金资助项目(2021YJ0085,2019YJ0529,2020YFG0290)；；

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表，但其属性约简研究较少。针对区间集决策信息表存在的问题，采用模型正域及相关依赖度提出属性约简及其启发式约简算法。在区间集粗糙集模型中，定义关于决策分类的正域与依赖度，证明粒化单调性等性质。提出基于依赖度的属性约简，设计启发式约简算法。实例分析与数据实验表明，设计的基于依赖度的启发式约简算法是有效的，所得结果有利于依赖学习与特征优化。

来源：2021年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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