一种基于知识粒度的决策系统属性约简算法

廖洪建

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一种基于知识粒度的决策系统属性约简算法

更新时间：2026-09-04

- 一种基于知识粒度的决策系统属性约简算法
- Attribute Reduction Algorithm of Decision-Making System Based on Knowledge Granularity
- 微电子学与计算机 2013年30卷第2期页码：87-90
- 作者机构：
  
  柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西,柳州,545004
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(60963008)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2013
- 稿件说明：
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廖洪建. 一种基于知识粒度的决策系统属性约简算法[J]. 微电子学与计算机, 2013, 30(2): 87-90.

LIAO Hong-jian. Attribute Reduction Algorithm of Decision-Making System Based on Knowledge Granularity[J]. 2013, 30(2): 87-90.
廖洪建. 一种基于知识粒度的决策系统属性约简算法[J]. 微电子学与计算机, 2013, 30(2): 87-90. DOI：

LIAO Hong-jian. Attribute Reduction Algorithm of Decision-Making System Based on Knowledge Granularity[J]. 2013, 30(2): 87-90. DOI：

摘要

本文针对决策系统给出了一种新的知识粒度模型

并给出了知识粒度下的核属性定义和分析了知识粒度模型的属性约简与正区域模型的属性约简的等价性.在此基础上利用知识粒度的重要性作为启发式信息构造了决策系统的属性约简算法.算法能够快速获取决策系统的属性约简

算例分析进一步说明了算法的可靠性.

Abstract

In this paper

new measurement method for granularity knowledge model based on decision-making system

and it is proved that attribute reduction based on granularity knowledge model is equivalent to that based on positive region model in decision-making system

and then attribute reduction algorithm of decision-making system based on knowledge granularity is proposed

the algorithm quickly calculates attribute reduction in decision-making system

the example also show that the algorithm is effective and reliable.

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