区间值决策信息系统作为一种广义的决策信息系统,比传统实数值信息系统具有更强的描述不确定性的能力,即它通过一个区间数来刻画对象关于条件的属性值,那么基于等价关系对论域进行划分就显得过于严格.因此,利用区间数之间的相似性度量建立邻域,然后基于邻域构造粗糙集模型.由于在一个决策信息系统中,部分条件属性对于决策是不重要的甚至是冗余的,那么对信息系统进行恰当的约简对于降低数据规模至关重要,而正域决策过程对应于确定性规则是决策者最为关心的部分.因此,在区间值决策信息系统中,基于决策属性关于条件属性的正域设计了一种启发式属性约简算法.通过对案例分析,展现了在区间值决策信息系统中的粗糙集建模和约简求解过程.实验结果表明:设计的基于正域的启发式属性约简算法是可行的.
区间值 决策信息系统 邻域 正域 属性约简