基于键树的粗糙集属性约简算法  

Attribute Reduction with Rough Set based on Digital Search Trees

作　　者：张文阳 蒋瑜[1] 

机构地区：[1]成都信息工程大学软件工程学院,四川成都610225

出　　处：《成都信息工程大学学报》2017年第6期618-622,共5页Journal of Chengdu University of Information Technology

基　　金：四川省教育厅重点资助项目(17ZA0071);国家自然科学基金青年基金资助项目(61602064);四川省科技计划-重点研发资助项目(2017HH0088)

摘　　要：属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一。差别矩阵因其简洁、直观而被广泛应用于属性约简中,但其包含了大量冗余元素,从而造成存储空间的极大浪费。基于键树的思想,提出一种对差别矩阵非空元素存储的新方法,该方法消除了差别矩阵中的重复元素,并使部分具有子父关系的元素共享键树中父集所在的路径,从而实现了对差别矩阵的压缩存储。最后,基于该键树提出了一属性约简算法。Attribute reduction plays a key role in rough set. Discernibility matrix is efficient in finding out reducts.However,there are many redundancy non-empty elements in discernibility matrix.In order to eliminate the related redundancy and pointless elements,in this paper,a new method to store elements in discernibility matrix was proposed based on digital search trees. And an algorithm is presented to address Pawlak reduction based on this new structure.The experimentresults show that the proposed algorithm is efficient in finding out an attribute reduction.

关 键 词：粗糙集理论 差别矩阵 键树 属性约简 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]