粗糙集理论中计算约简的源代码，本人上传，提供帮助

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

针对Ziarko提出的变精度粗糙集缺乏相应的逻辑解释,且约简方法不合理,对经典粗糙集的逻辑解释进行了扩展,提出了变精度粗糙集决策算法应满足的四个条件,证明了变精度粗糙集决策算法与β近似的关系并得到变精

阐明了变精度粗糙集模型中,经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似不再具有非单调递减特征，在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象，约简过程具有不稳定性；但决策类下近似不会出现跳跃现象，可以

分析了变精度粗糙集模型属性约简过程出现跳跃的原因，并给出消除跳跃现象的方法。探讨了基于分类质量、相对正域和决策类下近似的属性约简定义，并采用属性添加法对条件属性进行约简，约简过程反映了分类能力的变化。

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法，包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上，针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷，提出一种融合

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本文总结了信一息决策系统属性约简和值约简的一般方法，提出了一种基于二进制区分矩阵的约简方法。

粗糙集理论中。对决策表进行约简，其中包含数据离散化和条件属性的多种约简方式。

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