计算机应用研究

作者：姚晟,李初宴,吴照玉,

单位：安徽大学a.计算机科学与技术学院;b.计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230601；

关键词：粗糙集,不完备邻域关系,最小决策代价,属性约简,

基金：国家自然科学基金资助项目(61602004,61300057)；安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF127)；安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目(KJ2016A041)；安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题资助项目(ADXXBZ20145,ADXXBZ20146)；安徽大学博士科研启动基金资助项目(J10113190072)；；

目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统，很少有对不完备连续型数据进行研究，考虑这一问题，提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系，然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构，一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出，同时基于决策代价原则，进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。

来源：2021年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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