1、粗糙集理論在處理不完備、不精確、不一致等各種不確定數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，越來越多地被用來作為數(shù)據(jù)分析的工具。當(dāng)前，隨著海量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)的不完備、動(dòng)態(tài)變化的特征愈加明顯，不完備信息系統(tǒng)的增量式知識(shí)約簡(jiǎn)對(duì)于不完備動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理具有十分重要的意義。根據(jù)不完備決策表是否進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，本文從兩個(gè)思路出發(fā)對(duì)不完備動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，主要工作體現(xiàn)在三個(gè)方面：
　　（1）不完備信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)補(bǔ)齊
　　目前，基于粗糙集的數(shù)據(jù)補(bǔ)齊

2、方法，大多都是通過計(jì)算信息系統(tǒng)中具有缺失值的對(duì)象與無缺失值的對(duì)象之間的相似性，然后選取相似性最大的對(duì)象的屬性值來補(bǔ)齊缺失的數(shù)據(jù)。這類算法的問題在于：計(jì)算對(duì)象之間的相似性時(shí)所有條件屬性對(duì)于決策屬性的重要性被認(rèn)為是相同的，忽略了條件屬性間的差異性。鑒于此，引入了模糊加權(quán)相似的概念，根據(jù)每個(gè)條件屬性的重要性以及決策屬性對(duì)條件屬性的依賴度，計(jì)算對(duì)象間的相似性，提出基于模糊加權(quán)相似性度量的粗糙集數(shù)據(jù)補(bǔ)齊方法，并通過實(shí)例計(jì)算以及與現(xiàn)有算法的比較分析

3、，驗(yàn)證了方法的有效性。
　?。?）基于數(shù)據(jù)補(bǔ)齊的不完備信息系統(tǒng)增量式屬性約簡(jiǎn)
　　決策表數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化要求約簡(jiǎn)結(jié)果不斷更新，如何在保證得到最簡(jiǎn)約簡(jiǎn)結(jié)果的同時(shí)進(jìn)一步提高屬性約簡(jiǎn)的效率仍然是備受關(guān)注的熱點(diǎn)問題。針對(duì)補(bǔ)齊后的決策表，首先提出了一種改進(jìn)的決策表化簡(jiǎn)算法，得到一個(gè)和原決策表等價(jià)的簡(jiǎn)化決策表，在此基礎(chǔ)上，綜合正區(qū)域和差別矩陣兩種思想并充分利用原決策表的約簡(jiǎn)結(jié)果，提出了一種僅僅存儲(chǔ)由新增對(duì)象所產(chǎn)生的差別元素的增量式屬性約簡(jiǎn)

4、算法，實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明，該算法能在原決策表約簡(jiǎn)結(jié)果的基礎(chǔ)上快速更新數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化后的決策表屬性約簡(jiǎn)結(jié)果。
　?。?）基于限制容差關(guān)系的不完備信息系統(tǒng)增量式屬性約簡(jiǎn)
　　經(jīng)典粗糙集理論主要是針對(duì)完備的信息系統(tǒng)，并且是建立在不可分辨這種等價(jià)關(guān)系之上的，這種嚴(yán)格的等價(jià)關(guān)系劃分方法對(duì)數(shù)據(jù)的完整性和精確性要求很高。然而當(dāng)今的數(shù)據(jù)處理中常常會(huì)存在數(shù)據(jù)不完備且動(dòng)態(tài)增長的現(xiàn)象。本文在分析現(xiàn)有的粗糙集擴(kuò)展模型的基礎(chǔ)上，基于限制容差關(guān)系，提出一種