【摘 要】
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现有的约简方法主要是采用基于区分矩阵的基本算法及启发式算法.前者只适用于极小规模数据,后者则不能保证完备性.文中在研究粗糙集等价类与概念格外延之间的对应关系基础上,
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现有的约简方法主要是采用基于区分矩阵的基本算法及启发式算法.前者只适用于极小规模数据,后者则不能保证完备性.文中在研究粗糙集等价类与概念格外延之间的对应关系基础上,重点研究基于概念格模型的粗集约简的相关问题的求解.在此基础上提出基于概念格模型的粗集完备约简算法.实验结果表明该算法提高约简的时空性能.
The existing reduction methods mainly use the basic algorithm based on the discernibility matrix and the heuristic algorithm, the former only applies to the very small-scale data and the latter can not guarantee the completeness.In this paper, On the basis of the correspondence between the two algorithms, this paper focuses on the solution of the related problems of rough set reduction based on the concept lattice model. Based on this, a complete rough set reduction algorithm based on the concept lattice model is proposed. Experimental results show that the algorithm improves the space- performance.
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