控制与决策

作者：苑红星,卓雪雪,竺德,刘辉

单位：安徽大学 网络信息中心,合肥 230601,,安徽三联学院 计算机工程学院,合肥 230601,,安徽大学 网络信息中心,合肥 230601,,安徽大学 网络信息中心,合肥 230601,

关键词：决策粗糙集;混合型信息系统;邻域;矩阵;增量式更新;效率

基金：赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180612,NGII20180624,NGII20190617).

决策粗糙集模型是当前粗糙集理论最为重要的研究分支之一.然而,由于现实环境下数据类型的复杂多样以及数据的动态更新,使得传统的决策粗糙集模型面临着一定的局限和不足,针对这一问题,提出一种混合型信息系统的邻域决策粗糙集模型,并设计出一种矩阵方法的邻域决策粗糙集增量式更新算法.首先,将传统的离散型决策粗糙集模型在混合型信息系统下进行推广,提出一种邻域决策粗糙集模型,使得该模型可以直接处理混合型的数据;然后,利用矩阵的方法重新表示该邻域决策粗糙集模型,同时,针对混合型信息系统对象增加和对象减少时的情形,通过矩阵研究邻域决策粗糙集模型的增量式更新, 并从理论上证明这种增量式方法的高效性;最后,基于矩阵的增量式更新方法,提出混合型信息系统邻域决策粗糙集的增量式更新算法.实验分析表明所提出的增量式更新算法具有一定的有效性和优越性.

来源：2022年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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