模糊信息系统上的粗糙约简

管　涛　薛　亮　冯博琴

摘要：基于粗糙集理论和模糊等价关系，提出了模糊信息系统(FISs)在不同粒度划分上的知识约简方法和属性重要性度量．这些约简利用了2个水平划分参数(或对象相似度)a、b，其中相对约简与属性重要性度量采用了决策类的水平集正区域公式．利用水平集粗糙成员函数得到分布约简与分配约简方法，它们扩展了Pawlak信息系统(PISs)上的属性约简方法，解决了FISs上的知识获取与特征选择问题．同时，基于不同粒度下的等价类，给出了nSs上可辨识属性矩阵、分布约简和分配约简的辨识公式，克服了经典方法在nSs上的不适用性．示例结果表明，在不同粒度空间上，这些约简方法产生了与全部属性具有最大程度分辨能力和规则置信度的属性子集．

关键词：模糊信息系统；相对约简；分布约简；分配约简

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：0253—987X(2005)06—0574—04