【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一，而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP—hard问题。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题，从相对可辨识矩阵．属性的重要度作为启发
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一，而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP—hard问题。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题，从相对可辨识矩阵．属性的重要度作为启发式的信息，给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进，在一定程度上简化了属性约简的计算，提高了属性约简的效率。最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性。
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