基于粗糙集理论的属性约简算法的研究

粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点，目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中，属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究，在总结现有方法的基础上，提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。