基于改进差别矩阵的知识约简启发式算法

知识约简是粗糙集理论中的核心内容之一。提出一种改进差别矩阵,在对象比较过程中一次性提取核与用于求约简的所有分辨信息,并保证分辨信息之间不存在包含关系。在此分辨信息基础上,以属性频度为启发式信息给出了一种基于改进差别矩阵的启发式约简及增量式更新方法。理论分析与仿真实验表明,算法在效率上较现有的算法有显著的提高。说明算法的有效性。