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常見(jiàn)的粗糙集中知識(shí)約簡(jiǎn)的算法主要有盲目刪除約簡(jiǎn)法、基于Pawlak屬性重要度的約簡(jiǎn)法和基于差別矩陣的約簡(jiǎn)法。其中,盲目刪除法是通過(guò)任意選擇一個(gè)屬性,看其是否是必要的,如果是必要的則保留,否則刪除該屬性,這種方法簡(jiǎn)單直觀,但約簡(jiǎn)的結(jié)果卻不一定讓人滿意;基于Pawlak屬性重要度的方法是根據(jù)屬性的重要度來(lái)進(jìn)行約簡(jiǎn),其特點(diǎn)是用這種方法可以得到信息系統(tǒng)的Z優(yōu)約簡(jiǎn)或次優(yōu)約簡(jiǎn),但它卻存在找不到一個(gè)約簡(jiǎn)可能性;基于差別矩陣的方法是把論域中區(qū)分任意兩個(gè)對(duì)象的屬性集合用矩陣的形式表示出來(lái),通過(guò)這個(gè)矩陣可以直觀地得出信息系統(tǒng)的核和所有約簡(jiǎn),這種方法雖然能很直觀地得出信息系統(tǒng)的所有約簡(jiǎn)和核,但當(dāng)問(wèn)題規(guī)模較大時(shí)會(huì)產(chǎn)生組合爆炸。此外,也有學(xué)者對(duì)知識(shí)的約簡(jiǎn)提出了一些改進(jìn)的新算法。文獻(xiàn)[10, 11]基于鄰域?qū)Υ植诩膶傩院蛯傩灾档募s簡(jiǎn)進(jìn)行了優(yōu)化處理;文獻(xiàn)[12]提出了一種新的屬性約簡(jiǎn)方法ReCA,提高了對(duì)連續(xù)性屬性的數(shù)據(jù)的知識(shí)約簡(jiǎn)性能。