Resumen

Un tema importante y valioso en los conjuntos ásperos es la reducción de atributos de un sistema de decisión. Las reducciones de atributos existentes están diseñadas para mantener solo la confianza de cada regla cierta, ya que no pueden identificar explícitamente los atributos condicionales clave para reglas de decisión especiales. En este artículo, desarrollamos el concepto de reducción local para ofrecer una descripción mínima de reglas de decisión posibles especiales. Se emplea el enfoque de la matriz de discernibilidad para investigar la estructura de una reducción local y calcular todas las reducciones locales. Se utiliza un ejemplo de diagnóstico médico para ilustrar nuestra idea de reducción local. Finalmente, se realizan experimentos numéricos para demostrar que nuestro método propuesto en este artículo es factible y válido.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Importante; Valioso; Reducción de atributos; Sistema de decisión; Reducción local; Matriz de discernibilidad
• Keywords:Important; Valuable; Attribute reduction; Decision system; Local reduction; Discernibility matrix