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1. 基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

徐怡, 肖鹏

计算机应用 2019, 39 (5): 1247-1251. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102086

摘要（481）

PDF （717KB）（488）

针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性，为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题，提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先，讨论了基于容差关系的近似集变化的性质，并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势；然后，针对更新容差类效率低的问题，提出了动态更新容差类的定理；最后，在此基础上，设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验，当数据集变大时，所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间，即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法，验证了所提算法的正确性和高效性。

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2. 多粒度粗糙集粒度约简的高效算法

胡善忠, 徐怡, 何明慧, 王冉

计算机应用 2017, 37 (12): 3391-3396. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3391

摘要（434）

PDF （888KB）（498）

针对已有多粒度粗糙集粒度约简算法效率较低的问题，提出一种多粒度粗糙集粒度约简的高效算法（EAGRMRS）。首先，以决策信息系统为对象，定义决策类下近似布尔矩阵，该矩阵能够将粒度约简过程中过多且有重复的集合运算转换为布尔运算，基于该矩阵给出计算决策类下近似算法和计算粒度重要度算法。然后，针对计算粒度重要度时存在冗余计算的问题，提出粒度动态增加时快速计算粒度重要度的算法，并在此基础上，提出EAGRMRS，该算法的时间复杂度为 O（| A|·| U| ²+| A| ²·| U|），其中| A|表示粒度集合大小，| U|表示决策信息系统中实例数。在UCI数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性和高效性，并且随着数据集的增大，EAGRMRS相较于多粒度粗糙集粒度约简的启发式算法（HAGSS）效率优势更加明显。

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