【摘 要】
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在粗糙集理论的各种应用中，属性约简算法具有重要的意义，因而对属性约简算法的研究一直是粗糙集理论研究中的重点问题之一。在对属性约简算法充分研究的基础上提出一种基于最小
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在粗糙集理论的各种应用中，属性约简算法具有重要的意义，因而对属性约简算法的研究一直是粗糙集理论研究中的重点问题之一。在对属性约简算法充分研究的基础上提出一种基于最小覆盖集的粗糙集属性约简算法，即通过构造知识系统的一种改进的相关矩阵将属性约简简化为最小覆盖问题。将该算法与文献[7]中的算法进行实验比较并对结果进行分析，实验结果表明，当随着数据量增大时该算法具有更小的时间复杂度。
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