基于变精度粗糙集的多粒度最简规则获取方法

传统的决策表规则提取需先进行属性约简再进行值约简,过程中存在大量冗余计算,并且当数据包含一定不确定性时效果不佳。为此,提出一种最简规则获取方法,将属性约简与值约简过程合二为一,使用变精度粗糙集模型,从属性多粒度的角度分析,按粒度的大小将决策表转换成不同的知识空间,并利用矩阵简单直观的特点,在不同的知识空间内定义粒矩阵、粒关系矩阵等概念,通过充分挖掘隐含在β粒关系矩阵中的启发式信息Sω,确定属性约简顺序,实现对不同粒度知识空间下最简规则的快速获取;设置覆盖率α为终止条件,以概率方法加快算法收敛速度。最后,从实例分析以及与现有算法进行UCI测试对比两方面对算法进行了验证,实验结果证明了所提算法的正