基于模糊形式背景的概念格屬性約簡算法研究
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隨著形式背景中數(shù)據(jù)的增多，概念數(shù)量會(huì)急劇增加。概念格的屬性約簡在保持形式背景所有概念的外延集不變的前提下，尋找極小屬性子集，使概念格表示的知識(shí)變得更簡單，也使得決策問題得以簡化。本文主要研究了模糊形式背景的屬性約簡，通過設(shè)定閾值將模糊形式背景轉(zhuǎn)換為經(jīng)典形式背景，引入可約元及屬性約簡集的構(gòu)成，提出了屬性約簡算法，討論了算法的時(shí)間復(fù)雜度。通過實(shí)例分析，對(duì)于屬性個(gè)數(shù)小于對(duì)象個(gè)數(shù)的形式背景，文中提出的算法更有效。
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