一种基于粗糙集的不确定决策知识约简算法

粗糙集理论是处理不完整和不确定知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律.针对决策知识冗余、决策效率低下等问题,本文以粗糙集理论为基础,研究不确定性的知识约简算法及决策规则获取方法.首先,研究粗糙集理论与知识约简理论基础,包括知识及知识库、知识表达系统、核与约简的关系;然后,研究了属性约简算法,包括属性的重要性、属性约简算法和属性值约简算法的相关定义及其数学模型表示,并给出了属性约简步骤;最后,以软件维护性及影响因素决策表为例,按照属性约简步骤,完成了属性约简和属性值约简,通过实例分析验证了算法的可行性、有效性和决策规则获取方法.结果表明,运用粗糙集理论对知识进行约简,可以简化复杂系统、消除冗余知识,获得知识库简洁表达的方法,有效维护知识库的结构和性能.