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不一致决策表的知识约简方法研究
标题：不一致决策表的知识约简方法研究
摘要：
不一致决策表是一种常见的决策分析工具，用于解决具有多个决策条件和不一致性需求的问题。知识约简是一种重要的数据挖掘技术，可以减少决策表中的冗余信息，并提高决策分析的效率和准确性。本论文对不一致决策表的知识约简方法进行了研究，并以此为基础提出了一种改进的知识约简算法。
1.引言
决策表是一种常用的决策分析工具，可用于描述决策规则和条件之间的关系。不一致决策表在多个决策条件存在的情况下，每个条件有多个取值可能，且条件之间的要求可能不一致。这使得不一致决策表的知识约简更加复杂和困难。
2.相关工作
已有研究针对不一致决策表的知识约简问题进行了探讨。其中一种常见的方法是约简属性的取值集合，使得属性的取值更加简洁明确。另一种方法是通过逻辑推理，将决策表中的规则进行合并或删除，以达到简化决策表的目的。
3.不一致决策表的约简方法
本文提出的改进约简方法主要包括两个步骤：属性约简和决策区域约简。属性约简的目的是从不一致决策表中选择一组最小的属性集合，以表达所有决策规则。算法首先计算每个属性的重要性，并选择重要性较高的属性加入到约简后的属性集合中。然后，采用遗传算法的思想进行进一步优化，删除一些冗余属性，以达到约简的目的。决策区域约简的目的是消除不必要的决策规则，减少规则的数量并保持决策表的一致性。算法通过计算每个决策规则的冗余程度，并删除冗余规则来达到约简的目的。
4.实验结果与分析
为了验证提出的改进方法的有效性，我们基于不同规模和复杂程度的决策表进行了一系列实验。实验结果表明，该方法在最小化属性集合的同时，通过减少决策规则的数量和保持表的一致性，能够取得较好的约简效果。
5.结论与展望
本文对不一致决策表的知识约简方法进行了研究，并提出了一种改进的约简算法。实验证明该方法在减少属性集合和决策规则数量的同时，能够保持决策表的一致性。然而，当前方法仍存在一些限制和不足之处，如计算复杂性较高。未来的研究可以继续改进算法的性能，并扩大适用范围。
关键词：不一致决策表；知识约简；属性约简；决策区域约简；遗传算法。