多模糊β覆盖粗糙集的属性约简方法

来源：计算机应用研究杂志2026年第2期北京时间：

作者：陈战伟,李娟,赵新元,

单位：新疆师范大学计算机科学技术学院,乌鲁木齐830054；

摘要：针对经典模糊β覆盖粗糙集存在的下近似无法确保包含于上近似中以及将模糊β覆盖拓展为多模糊β覆盖后，统一的阈值β难以适应不同数据分布等问题，引入多尺度阈值方法，结合模糊β邻域，提出了一种基于多模糊β覆盖粗糙集的约简方法。首先，以模糊β邻域来表征样本间的相似性，并利用该邻域构建满足模糊上下近似包含关系的粒度结构；其次，设计多尺度阈值集，以适应不同模糊β覆盖近似空间构建中可能存在的数据分布差异；最后，在12个公开数据集上将所提算法与其他四种算法进行对比实验。实验结果表明，该算法在约简长度、分类精度、稳定性方面具有良好的性能，能够有效实现数据的简化，为处理复杂不确定信息提供了新的选择。

关键词：模糊β覆盖粗糙集,多模糊β覆盖,属性约简,多尺度阈值,不确定性测量,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62066044)；2025年自治区研究生教育创新计划资助项目(XJ2025G209)；新疆师范大学智慧教育工程技术研究中心资助项目(XJNU-ZHJY202410)；；