不完備信息系統屬性約簡算法研究

劉巧云

摘要：基于經典粗糙集，從不完備信息系統和相容類的相關概念出發，給出了不完備信息系統中相容類的算法和屬性約簡算法。此算法將繼續被研究以期降低其時間復雜度。

關鍵詞：不完備信息系統;粗糙集;屬性約簡;相容類

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8228（2020）07-83-03

0引言

自學者Pawlak于1982年提出粗糙集以來，粗糙集理論在機器學習、規則提取、決策支持等領域得到了廣泛應用。經典的粗糙集理論以完備的信息系統為研究對象，在處理數據時基于嚴格的等價關系來進行劃分。然而，在實際生產、生活和科學實踐中，由于數據獲取、數據保存技術等方面的限制，很多信息系統都會存在屬性的缺省值，即遇到的絕大多數信息系統都是不完備的。在文獻（7）中作者為了能利用粗糙集來處理不完備的信息系統，提出以相容關系來分類，但遇到數據量比較大時，人為計算相容類耗時耗力，求屬性約簡更是耗時。所以設計計算機算法來處理是十分關鍵的。本文的安排如下：第一部分簡要闡述不完備信息系統、完備信息系統及其約簡集的相關概念;第二部分設計了計算不完備信息系統中相容類的算法;第三部分設計了計算不完備信息系統中屬性約簡集的算法;最后，給出了全文總結。

4結束語

本文在相關定義和相容類的分類方法下，設計了處理不完備信息系統中分類和屬性約簡的計算機算法，極大地簡化了計算量，在一定程度上能夠有效地節省計算時間和研究者的精力。本文只是在相容類情況下進行分類和屬性約簡算法的一個初步探索。基于本文的結果，還可以深入研究分類和屬性約簡的算法，以進一步降低算法的時間復雜度。