基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法

摘要

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,最常用的计算属性约简的方法是基于Skowron可辨识矩阵的方法.为解决该类方法中存在的如应用范围受限、时间及存储空间浪费和效率瓶颈等问题,提出了一种基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法:通过提出浓缩布尔矩阵的概念,以布尔代数的形式有效解决了现有可辨识矩阵存储空间大、生成效率低等缺点;利用一种新的用于直接生成分辨函数最小析取范式的算法,有效改善了算法的时间和空间复杂度,从而提高了属性约简算法的效率.