基于粗糙集理论的规则提取算法

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1、基于粗糙集理论的规则提取算法朱颖翠，马英红，王常伟(山东师范大学管理学院，山东，济南250014)摘要：粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下，直接找到各规则的最小条件属性集，获得决策表的所有决策规则。关键词：粗糙集；隶属度函数；规则提取中图分类号：TP182文献标识码：AAnAlgorithmforRuleExtractionBasedonRoughSetT

2、heoryZHUYing-cui，MAYing-hong，WANGChang-wei(SchoolofManagementShandongNormalUniversity,ShandongJinan250014,China)Abstract:Themainideaofroughsettheoryistoextractdecisionrulesbyattributereductionandvaluereductioninthepremisesofkeepingtheabilityofclassificati

3、on.Inthispaper,analgorithmonvaluereduction,andforextractingdecisionrulebasedonthemembershipfunctionisproposed.Allthedecisionrulesondecisiontableandtheminimalrulesetofreducedconditionattributesetwithoutcore-valuedtablewouldbeattainedbythisalgorithm.Keyword

4、s:roughset；membershipfunction；ruleextraction0．引言粗糙集理论是一种刻画模糊的、不完整性和不确定性的数学工具。它的主要思想是是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，导出决策规则。但在目前研究的粗糙约简算法中，大多都比较关注属性的约简，把求得最佳属性约简作为设计目标。但在很多的实际应用中，有时我们并不是特别关注属性约简，而只关心求得用户所需的决策规则。以文献[1]中全球变暖的决策表为例，如表1所示，其中Solarenergy，Volcanicactiv

5、ity，ResidualCO2为条件属性，Temperature为决策属性，Dayscount是每一个对象在一年中出现的频次。FactSolarenergyVolcanicactivityResidualCO2TemperatureDayscount1MediumHighLowHigh202HighHighHighHigh303MediumLowHighHigh904LowLowLowLow1205HighHighMediumHigh706MediumLowHighLow34　　　　　　　　　　　　　　　

6、　　　　表１利用可辨矩阵进行约简［2］可知，属性约简为{Solarenergy，Volcanicactivity}，{Solarenergy，ResidualCO2}，{Volcanicactivity，ResidualCO2}。以{Solarenergy，Volcanicactivity}为条件属性约简可得到5条决策规则：(VolcanicActivity，high)®(Temperature，high);作者简介：朱颖翠(1982－)，女，山东省菏泽人，山东师范大学管理学院2005级研究生，研究方向：

7、决策支持理论与系统。E-mail:iabundant@tom.com(Solarenergy，high)®(Temperature，high);(Solarenergy，low)®(Temperature，low);(Solarenergy，Medium)Ù(VolcanicActivity，low)®(Temperature，high);(Solarenergy，Medium)Ù(VolcanicActivity，low)®(Temperature，low);其中，前三条为一致性决策规则，后两条为不一致

8、性的决策规则。同样以{Solarenergy，ResidualCO2}和{Volcanicactivity，ResidualCO2}为条件属性约简也可得到相应的决策规则。但在具体的应用中，也许我们只关心哪些条件属性之间有关系，哪些条件属性之间没有关联，哪些条件属性是对决策毫无用处的，不管约简是{Solarenergy，Volcanicactivity}、{Solarenergy，ResidualCO2}还是{Volcanica