一种新的基于知识粒度的属性约简算法
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。知识约简是粗糙集理论中的重要内容之一，它刻画了信息系统中知识的本质部分。所谓知识约简，就是在保持信息系统的分类能力不变的前提下，删除其中的冗余属性。因为在信息系统中，属性并不是同等重要的，甚至某些属性是冗余的，冗余属性的存在，不仅会造成资源的浪费，而且也会干扰人们做出正确而简洁的决策，所以许多学者一直致力于对属性约简算法的研究。本文提出了一种新的基于知识粒度的属性约简算法，该算法以知识粒度最小的属性为启发信息，不需要求核，通过对添加到约简集中的属性严格筛选，最大限度保证了算法的完备性，同时该算法对无核的这种特殊信息系统更加有效。
知识粒度 属性约简 约简算法 粗糙集 信息系统
郭林鹏 徐久成 孟慧丽 史进玲
河南师范大学计算机与信息技术学院,新乡 453007
国内会议
第七届中国Rough集与软计算、第一届中国Web智能、第一届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC”2007)
太原
中文
146-148
2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）