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【摘 要】传统的粗糙集理论运用上下近似关系，获取属性约简集的方法，但对于处理信息系统中某些属性未知的情况时则无法描述，因此可以采用不确定决策的方法获取决策规则。对于协调的不完备信息系统，文中证明了计算约简集的方法和条件；对于不协调的不完备信息系统，文中通过寻优的方法得到了缩减的完备决策信息系统，从而获得决策规则。
【关键词】不完备信息系统 粗糙集 协调 决策规则
Abstract：The traditional rough set theory in the use of approximate relationships up and down get attribute set Fangfa reduction system for processing information in the case of certain properties of unknown O'clock is impossible to describe，so you can access using the uncertainty method of decision making Guize.For the coordination of incomplete information systems，paper reduction set to prove the calculation methods and conditions；for incompatible incomplete information systems，the paper obtained through the optimization of the reduction of the complete decision-making information systems to gain decision-making rules.
Keywords：incomplete information system rough set coordination decision rules
1 引言
智能信息处理是当前信息科学理论和应用研究中的一个热点领域。由于计算机科学与技术的发展，特别是计算机网络的发展，每日每时为人们提供了大量的信息。信息量的不断增长，对信息分析工具的要求也越来越高，人们希望自动地从数据中获取其潜在的知识。特别是近20年间，知识发现（规则提取、数据挖掘、机器学习）受到人工智能学界的广泛重视，知识发现的各种不同方法应运而生。
不完备信息系统是指丢失数据的数据库，或者是数据不完全的信息系统。它和基本的约简理论不同，关注的不是冗余属性的消除问题，而更重视的是丢失数据的合理补充问题。对于协调的不完备决策信息系统，可以获得确定的决策规则，得到合理的属性约简集。但是对于不协调的不完备决策信息系统，只能获得带有某种可信度的决策规则。针对不协调的不完备决策信息系统，本文将全局寻优的最优选择作为获取决策规则的基本思想。最优选择方法排除了人们的主观性，不是通过人的主观判断去填补空缺数据，而是找出使决策最有可能发生的数据。如果已经预知决策结果，应当选择那些最有可能使决策发生的条件。它不是孤立的条件选择，而是通过抑制的条件属性值，系统的选择确实的数据值，即在整体上选择确实的数据值。显然，缺失的数据越少，所得到的结果越可靠。
2 协调的不完备信息系统
5 结论
经典粗糙集中的上下近似以等价关系为基础，对于分析完备信息系统是适合的。但是对于一些属性未知的不完备信息系统，则无法获得等价关系，可以运用相似关系处理这种不完备信息系统，尤其是通过相似关系研究原信息系统和约简后的信息系统之间的关系。利用最大分布约简集的概念，得到了最优选择方式获取的决策规则方法。
在粗糙集里，由于三个区域的不确定性，定义在保持某个区域不变的属性约简在可解释性和可理解性上带来了一定的困难。本文提出了一种基于不完备属性的属性约简算，各个区域发生变化依据各种决策的收益和风险的变化来决定，通过本算法的属性约简可以简化数据模型，提高其系统模型的仿真精度和效率，同时减少数据模型的规模和复杂度，便于进行模型系统的计算机仿真等方面具有很重要的实用价值。
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作者简介：姓名：罗旭性别：男出生年月：1984-09-18籍贯：广东兴宁；学历：全日制专科研究方向：计算机职称：信息处理技术员工作单位：河源市妇幼保健院，收信地址：河源市长安街北251号邮编：517000
论文作者:罗旭
论文发表刊物:《中国医学人文》(学术版)2016年5月第10期
论文发表时间:2016/9/2
标签：信息系统论文; 不完备论文; 属性论文; 规则论文; 河源市论文; 数据论文; 粗糙论文; 《中国医学人文》(学术版)2016年5月第10期论文;