粒矩阵及其在知识约简中的应用  

BGrM and its Application in Knowledge Reduction

作　　者：陈泽华[1] 谢刚[1] 谢珺[1] 谢克明[1] 

机构地区：[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024

出　　处：《计算机科学与探索》2010年第3期283-288,共6页Journal of Frontiers of Computer Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金No.60843006;山西省自然科学基金No.2007021018;山西省留学回国人员基金No.2008-25~~

摘　　要：知识约简是粗糙集理论精髓之一,目前有多种基于粗糙集理论的知识约简算法,相关研究基本集中在属性约简,对属性值的约简研究相对较少。在定义粒矩阵和矩阵运算的基础上,提出了基于粒矩阵的知识约简方法。它既能进行属性约简也能进行属性值约简,旨在把对属性值的逐行约简转化为对范畴的直接简化。算例表明了基于粒矩阵的知识约简方法的基本思想。Knowledge reduction is one of the most important contributions of rough set theory （RST）. At present, many kinds of knowledge reduction algorithm based on RST are proposed. Mostly research focuses on attribute reduction. Based on the definition of bit granular matrix （BGrM）, a matrix-based knowledge discovery algorithm is proposed, and it can realize reduction both for attribute and attribute value. Furthermore, the line by line attribute value reduction is improved to category reduction. Examples are given to illustrate the proposed approach.

关 键 词：粒计算 粗糙集理论 二进制粒矩阵 知识约简 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]