基于决策依赖度的粗糙集约简模型研究

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为寻求高效的粗糙集约简模型,基于可分辨关系提出决策分辨约简、依赖性和依赖度等概念.与以往粗糙集约简模型相比,为提高约简精确性,提出性能为O(|P‖U|)的等价类划分方法和性能为O(|P‖U/C|)的属性重要性度量方法.同时给出了相关定理和等价命题,论证了传统决策约简模型和决策分辨约简模型的一致性.并基于属性重要性给出性能为O(|C|~2|U/C|)的求核方法和性能为Max{O(|C‖U|),O(|C|~2|U/C|)}的约简模型.新模型充分考虑了核属性和其他属性间的关联,从而有效降低冗余率,解决了对比模型存在的问题.理论和仿真实例分析表明新模型高效且结果准确率高.
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