二进制可辨矩阵的变换及高效属性约简算法的构造

<正> 1 引言由波兰理工大学教授Z.Pawlak等一批科学家提出的粗糙集(Rough Set)理论目前正受到国内外学者越来越广泛的重视。它从一种全新的视觉审视知识,认为知识与分类能力相关,两者成正比关系,即:拥有知识的多少通过分辨能力的高低来评判。基于此,许多有关知识的问题可以形式化之后通过计算机来处理。粗糙集理论自产生之日起,即有两个发展方向,一个是粗糙集理论的数学结构的研究,另一个是粗糙集理论在各个具体领域中的应用,如:通过粗糙集理论进行的属性约简等。我们一直认为,这两个发展方向应该有机地结合,即数学结构上的研究应该便于应用,转化为一些具体的算法,为应用服务。基于这种考虑,我们对二进制可辨矩阵进行了各种数学变换,并在此基础上构造了高效的属性约简算法,而这些数学变换又相应于属性约简的过程,即变换本身并不减少知识量和分类能力。