基于二元决策系统的粗集知识获取方法研究

提出一种新的粗集知识获取方法, 首先将事例集表示成二元决策系统, 然后将其分解成一系列 单一二元决策子系统。利用粗集理论对每一子系统进行分析,推理出最优规则。 在对决策系统进行条件 属性和规则简化时,提出了概率最佳简约准则和概率最小规则准则,按照这两种最优准则可以获得概率 意义上数目最小规则集。通过实例分析,具体说明了该方法的实现步骤,结果表明该方法具有明显的优 越性。