基于Rough Set的最小决策算法的研究

摘要：

在决策表中,每一行对应了一条决策规则,但并非所有的条件属性对该决策都起作用,所以要进行决策规则的简化,简化后的规则集中仍可能会含有可以去掉而又不影响决策制定过程的冗余规则,找到最小规则集,能去掉所有的冗余信息,达到最简化目的,因而最小决策算法的研究很有意义.文中提出一种算法,可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小前提条件属性集,获得最小决策算法.

关键词：粗糙集、分类规则、知识发现

所属期刊栏目：22

分类号：TP182;TP391.75(自动化基础理论)

资助基金：湖南省教育厅科研项目01C082

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21