基于容错粗集理论的知识约简

摘要

粗集理论(Rough Sets Theory,RST)在处理不完全、不精确、不确定性智能信息问题等许多领域已取得成功的应用.然而RST理论还存在某些局限性,比如对等价关系的定义使得知识约简相对复杂化.该文提出利用容错粗集[1]RST的概念,建立属性值之间的容错关系,用容错关系对对象进行分类.该方法首先采用遗传算法求出属性阈值的最优组合,然后分别建立属性和对象的特殊矩阵,最后求出属性的相对约简和对象的相对商集.采用容错粗集进行知识约简减少了量化的过程,从而提高知识约简的有效性.该文最后提供了一个实例表明该方法是可行的.