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1、粗糙集理論是一種研究不確定、不完整知識(shí)的理論方法,并被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域。屬性約簡(jiǎn),即在不影響原有決策表分類(lèi)質(zhì)量的情況下,通過(guò)最少屬性來(lái)表示決策表信息,是粗糙集理論研究的核心之一。目前,粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法中,基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡(jiǎn)方法因低存儲(chǔ)、簡(jiǎn)單、易理解等優(yōu)點(diǎn),得到了許多學(xué)者的關(guān)注。
目前常用的基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡(jiǎn)算法在實(shí)現(xiàn)上大致采用以下思路:根據(jù)已知的決策表建立二進(jìn)制分辨矩陣,并以
2、屬性全集為初始集合,根據(jù)某種度量方式,每次選擇一個(gè)非核屬性刪除,直至剩余的集合是一個(gè)約簡(jiǎn),稱為刪除法。然而,此種方式由于每次只選擇一個(gè)冗余屬性刪除,導(dǎo)致屬性約簡(jiǎn)效率不高。因此,提高基于二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡(jiǎn)的刪除法效率并獲得最小約簡(jiǎn)是本文的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容,本文主要工作如下:
1.針對(duì)基于二進(jìn)制分辨矩陣刪除法的不足,本文提出了一個(gè)改進(jìn)的基于簡(jiǎn)化二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡(jiǎn)算法,綜合考慮二進(jìn)制分辨矩陣行、列兩個(gè)維度,通過(guò)一個(gè)新的屬性約簡(jiǎn)方
3、法,一次性刪除多個(gè)屬性,并在每次刪除操作結(jié)束后對(duì)二進(jìn)制分辨矩陣進(jìn)行簡(jiǎn)化,直到其屬性不可被刪除為止。文章從理論上分析了該算法的可行性,且通過(guò)實(shí)例及仿真測(cè)試證明該算法能夠有效地提高二進(jìn)制分辨矩陣刪除法效率,并得到最小約簡(jiǎn)結(jié)果。
2.本文將改進(jìn)的基于簡(jiǎn)化二進(jìn)制分辨矩陣屬性約簡(jiǎn)算法應(yīng)用于訂單協(xié)作系統(tǒng)的銷(xiāo)售統(tǒng)計(jì)分析功能模塊中,對(duì)2013年第一季度藍(lán)牙音箱銷(xiāo)售數(shù)據(jù)相關(guān)的屬性進(jìn)行約簡(jiǎn),并得出相應(yīng)的決策規(guī)則。該決策規(guī)則同2013年第二季度藍(lán)牙
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