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研究成果:高效属性约简算法面向动态数据

时间:2026-01-26 理论教育 小可爱 版权反馈
【摘要】:当决策信息系统中条件属性 ai 的值被细化且增加了对象集UX时,根据上述增量机制的定义和定理,在决策信息系统原来等价关系矩阵和约简的基础上,设计了属性值细化且对象增加时基于矩阵方法的增量属性约简算法8-1,该算法的具体描述如下:算法8-1:属性值细化且对象增加时基于矩阵方法的增量属性约简算法:输入:决策信息系统S=(U,A=C∪D,V,f),决策信息系统的约简REDU,增量对象集UX及属性 ai

当决策信息系统中条件属性 ai 的值被细化且增加了对象集UX时,根据上述增量机制的定义和定理,在决策信息系统原来等价关系矩阵和约简的基础上,设计了属性值细化且对象增加时基于矩阵方法的增量属性约简算法8-1,该算法的具体描述如下:

算法8-1:属性值细化且对象增加时基于矩阵方法的增量属性约简算法:

输入:决策信息系统S=(U,A=C∪D,V,f),决策信息系统的约简REDU,增量对象集UX及属性 ai 的值被细化;

输出:决策信息系统增加了对象集UX且属性 ai 的值被细化后的约简图示

步骤1:B←REDU,分别计算决策信息系统的等价关系矩阵和增量关系矩阵图示

步骤2:计算决策信息系统增加了对象集UX且属性 ai 的值被细化后的相对知识粒度图示(D|C);(https://www.xing528.com)

步骤3:如果图示(D|C),则执行步骤6,否则执行步骤4;

步骤4:当图示(D|C),对于 ∀a(a∊C-B),计算a 在B 相对于D 的重要性(外重要性),依次选取外重要性中最大属性图示并添加到集合B 中,即B ← B∪{a0},直到图示为止;

步骤5 :对于 ∀a∊B,计 算D 相对于(B-{a})的知识粒度图示,如 果图示,则B ← B-{a};

步骤6:图示← B,输出增加对象集UX且属性 ai 的值被细化后的决策信息系统约简图示,算法结束.

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