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An Update Method of Decision Implication Canonical Basis on attribute granulating

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第8期37卷 1833-1851页

作者： Yanhui Zhai Rujie Chen Deyu Li School of Computer and Information Technology Shanxi UniversityTaiyuanShanxi Province030006China Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education Shanxi UniversityTaiyuanShanxi Province030006China

Decision implication is a form of decision knowledge represen-tation,which is able to avoid generating attribute implications that occur between condition attributes and between decision *** with other forms of decision knowledge representation,decision implication has a stronger knowledge representation *** granularization may facilitate the knowledge extraction of different attribute granularity layers and thus is of application *** implication canonical basis(DICB)is the most compact set of decision implications,which can efficiently represent all knowledge in the decision *** order to mine all deci-sion information on decision context under attribute granulating,this paper proposes an updated method of *** this end,the paper reduces the update of DICB to the updates of decision premises after deleting an attribute and after adding granulation attributes of some *** on this,the paper analyzes the changes of decision premises,examines the properties of decision premises,designs an algorithm for incrementally generating DICB,and verifies its effectiveness through *** real life,by using the updated algorithm of DICB,users may obtain all decision knowledge on decision context after attribute granularization.

关键词： Decision context attribute granulating decision implication decision implication canonical basis

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