[发明专利]一种对象增量式目标信息系统的分布约简算法

摘要

本发明公开了一种对象增量式目标信息系统的分布约简算法，本发明借助矩阵求约简中在数据集增加时，动态更新矩阵中和新增数据相关的部分矩阵元素，从而获取新约简结果的思想，基于最大分布约简算法，通过研究以论域中的划分为桥梁，通过构建新增数据与划分之间的关系，和划分改变对最大分布协调集的影响，设计了增量式不协调信息系统的最大分布约简算法，本发明算法的有益效果是能快速更新分布协调集，从而导出分布约简。

主权项

一种对象增量式目标信息系统的分布约简算法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：输入决策表(U,R,d)，未增加对象之前的区分矩阵V，$V=\left(\begin{array}{cccccc}A& D(C_1,C_2)& ...& D(C_1,C_i)& ...& D(C_1,C_t)\\ D(C_2,C_1)& A& ...& D(C_2,C_i)& ...& D(C_2,C_t)\\ ...& ...& ...& ...& ...& ...\\ D(C_i,C_1)& D(C_i,C_2)& ...& A& ...& D(C_i,C_t)\\ ...& ...& ...& ...& ...& ...\\ D(C_t,C_1)& D(C_t,C_2)& ...& D(C_t,C_i)& ...& A\end{array}\right)$分布划分信息Cmap，及准备加入决策表的对象x_n+1，并记加入x_n+1的U为U'；步骤2：计算而新增对象x_n+1与原有分类的可区分性P，P＝[P_R(C_i,x_n+1),…,P_R(C_t,x_n+1)]，其中$P_R(C_i,x_{n+1})=\{a\∈R|f(x_{n+1},a)\≠f(y,a),\∀y\∈C_i\},$1≤i≤t，R为条件属性集；步骤3：遍历P内元素，判断是否会因增加对象x_n+1产生新的划分C_k+1，若是，则调用步骤7，若否，返回为对应的划分C₀及x_n+1决策属性值所属的决策集合D₀，调用步骤4；步骤4：获取步骤3传输来的C₀，根据公式$r_B\left(C_i\right)=\left\{D_{\mathrm{jo}}\right|D\left(D_{\mathrm{jo}}\right|C_i)=\underset{j\≤r}{\max }D\left(D_j\right|C_i),\}$计算可区分函数r_R(C₀)的值，然后将x_n+1存入划分C₀，形成新的C₀'，相应地决策分类D₀更新为D₀'，更新划分信息Cmap下条件属性划分信息G中的C₀'＝C₀∪{x_n+1}，同时更新决策属性信息H中对象x_n+1的决策属性值(D₀'∩C₀')＝(D₀∩C₀)∪{x_n+1}，|D₀'∩C₀'|＝|D₀∩C₀|+1；步骤5：判断是否因增加了对象x_n+1而影响了原有划分之间的可区分性，即r_R(C₀')是否等于r_R(C₀)，若不相等，则跳转步骤6，若相等，则跳转步骤9；步骤6：遍历Cmap中按条件属性划分G内的对象集C_j，C_j∈U/R，若r_R(C_j)＝r_R(C_i)但r_R(C_j)≠r_R(C_i')，则V＝V∪P_R(C_j,C₀')，若r_R(C_j)≠r_R(C_i)但r_R(C_j)＝r_R(C_i')，则V＝V/P_R(C_j,C₀)，遍历结束，跳转步骤9；步骤7：将对象x_n+1存入新的划分C_t+1中，同时更新Cmap中G的信息和H的信息；更新Cmap中G的信息是将C_t+1作为一个对象集加入到G内，更新Cmap中H的信息是将C_t+1中对象的决策d信息更新到H中；步骤8：遍历Cmap中按条件属性划分G内的对象集，若C_i∈U/R，且r_R(C_i)≠r_R(C_t+1)，则V＝V∪P_R(C_i,C_t+1)，遍历结束，跳转步骤9；步骤9：令V'＝V，更新最大分布协调集集合为V'，完成整个算法。