一般二元关系下的近似属性约简算法

属性约简是粗糙集理论重要应用之一.考虑到决策信息系统中的噪声,针对一般二元关系,从知识分类能力角度给出了一种新的属性重要性度量方法,在此基础上提出了一种能够抑制噪声的近似属性约简算法,该算法适用于多种粗糙集扩展模型,摆脱了现有约简算法对特定二元关系的依赖.实验结果表明,近似约简算法通过调节近似参数,可有效增强抗噪性,在有效降低约简属性集规模的同时,提高了约简结果的分类性能.