多粒度粗糙集粒度约简的高效算法
来源：计算机应用杂志2017年第12期北京时间：
作者：胡善忠, 徐怡, 何明慧, 王冉
单位：1. 安徽大学 计算机科学与技术学院, 合肥 230601;2. 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学), 合肥 230039
摘要：针对已有多粒度粗糙集粒度约简算法效率较低的问题，提出一种多粒度粗糙集粒度约简的高效算法（EAGRMRS）。首先，以决策信息系统为对象，定义决策类下近似布尔矩阵，该矩阵能够将粒度约简过程中过多且有重复的集合运算转换为布尔运算，基于该矩阵给出计算决策类下近似算法和计算粒度重要度算法。然后，针对计算粒度重要度时存在冗余计算的问题，提出粒度动态增加时快速计算粒度重要度的算法，并在此基础上，提出EAGRMRS，该算法的时间复杂度为O（|A|·|U|2+|A|2·|U|），其中|A|表示粒度集合大小，|U|表示决策信息系统中实例数。在UCI数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性和高效性，并且随着数据集的增大，EAGRMRS相较于多粒度粗糙集粒度约简的启发式算法（HAGSS）效率优势更加明显。
关键词：多粒度粗糙集,布尔矩阵,信息系统,重要度,粒度约简
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61402005）；安徽省自然科学基金资助项目（1308085QF114）；安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目（KJ2013A015）；安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目。
