基于偏序关系的粗糙集规则提取方法

规则提取算法中通常先约简属性再约简属性值,但该算法当属性数量增多时,会增加约简的复杂性,从而影响规则提取的速度.针对此问题,本文提出了一种基于偏序关系的粗糙集规则提取方法.首先,在不同粒度的知识空间上建立偏序关系;然后,利用各知识空间中隐含的属性冗余度作为启发式信息,对冗余属性进行逐层约简;最后,在约简后的属性集上提取决策规则.实例表明,该方法降低了属性约简的复杂性,提高了规则提取的速度.