一种新的随机模糊属性的最小知识约简  

A NOVEL MINIMAL KNOWLEDGE REDUCTION ABOUT RANDOM FUZZY ATTRIBUTE

作　　者：李东晖[1,2] 陈雪刚[3] 廖晓兰[2] 张家录[4] 程杰仁[5] 

机构地区：[1]湖南农业大学信息科学与技术学院,湖南长沙410128 [2]湖南农业大学生物安全学院,湖南长沙410128 [3]湘南学院计算机科学系,湖南郴州423000 [4]湘南学院数学系,湖南郴州423000 [5]海南大学应用科技学院,海南海口571101

出　　处：《计算机应用与软件》2014年第3期242-245,共4页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金项目(60603062;61100194);湖南省重点建设学科;湖南省教育科学十二五规划课题(XJK011BXJ004);湖南省教育厅科研项目(11C1184);湖南省科技计划资助项目(2013FJ3032);湖南省哲学社会科学基金项目(13YBA302)

摘　　要：针对信息系统随机模糊属性的约简问题,提出一种新的关于随机模糊属性的知识约简方法。该方法在传统信息系统知识约简基础上,提出了随机模糊信息系统及相关概念,引入了模糊信任测度和似然测度,然后给出并证明了随机模糊信息系统上的知识约简理论。在这些理论的基础上,提出基于模糊信任测度和似然测度的约简方法并分析该算法的时间复杂性。理论分析和例证分析表明,该方法能快速并有效地实现知识约简。Aiming at the reduction problem of random fuzzy attribute in information system, the article proposes a novel knowledge reduction approach about random fuzzy attribute. On the foundation of traditional information system knowledge reduction, the approach puts forward random fuzzy information system along with its related concepts, introduces fuzzy belief measures and plausibility measures, after that provides and validates the knowledge reduction theory of random fuzzy information system. Based on these theories, the article proposes a reduction approach based on fuzzy belief measures and plausibility measures and analyzes the time complexity of the algorithm. Theoretical analysis and instance analysis elaborate that the approach can quickly and effectively realize knowledge reduction.

关 键 词：信任测度 似然测度 核属性 最小约简 R-蕴含算子 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]