约简

1、与其它数据约简方法相比，这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明了本约简算法合理、可靠性强。

2、并举例说明，对于不一致决策表，其属性的约简不能用信息熵来等价表示。

3、约简与核是粗集中的两个重要概念，它具有重要的应用。

4、特征选择和特征抽取是维数约简常用的两种方法。

5、人们总期望找到最小约简，但这已被证明是一个NP完全问题。

6、此外，通过对不相容决策表的正区域的决策值和边界域对原决策表进行分解，得到了一种分布式增量属性约简模型。

7、提出约简质量的定义，从属性约简率和近似质量两方面来衡量约简效果。

8、对于决策表，人们从不同的角度出发，提出了正域约简、熵约简、分布约简、分配约简、近似约简等约简理论与方法。

9、最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。

10、粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下，通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。

11、最佳知识约简问题是信息系统与知识发现中面临的一个重要问题。

12、主要用于求解决策表中的相对属性约简。

13、属性约简是粗糙集理论的核心内容。

14、通过故障分析和历史故障数据得到故障原因-征兆相互关系矩阵，应用粗糙集理论约简关系矩阵。

15、实验结果表明该算法是有效的，能快速地进行属性约简。

16、本文深入研究了多种约简方法的实现原理，探讨了各方法的优缺点，提出了几种算法。

17、针对无指针式仪表表盘的数字识别问题，提出了一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法。

18、结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简。

19、粗糙集理论的概念性框架之一就是利用不可分辨关系和布尔推理作为数据约简和获取决策规则的基础。

20、首先，研究了在不完备信息系统下的属性约简算法。