基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简  

Knowledge Reduction of Variable Precision Neighborhood Rough Set Based on Attribute Importance Degree

作　　者：贾俊芳[1] 张英[1] 

机构地区：[1]山西大同大学数学与计算机科学学院,山西大同037009

出　　处：《山西大同大学学报（自然科学版）》2014年第6期1-3,27,共4页Journal of Shanxi Datong University(Natural Science Edition)

基　　金：山西大同大学校级科研项目[2012k6]

摘　　要：在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。On the basis of the fuzzy decision information system, based on fuzzy decision attribute we construct fuzzy segmenta？tion, object space by the concept of neighborhood and defines upper and lower approximation operator, its reduction and nuclear based on variable precision rough set model fuzzy decision information system , thus a kind of algorithm of attribute reduction are given, and through the example analysis shows the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：模糊决策信息系统 邻域 包含度 约简 核 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]