基于变精度和浓缩布尔矩阵的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容.传统的基于差别矩阵的属性约简方法只能处理一致决策表,改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理,从而解决了这一问题.浓缩布尔矩阵进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率,从而可以快速计算得到约简.在此基础上,结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中,从而增加了一致数据的信息量,并通过使用浓缩布尔矩阵有效降低了约简的计算消耗.实验表明,所提方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势.