1、在知識發(fā)現(xiàn)過程中，為了解決數(shù)據(jù)帶有噪聲或不完整的問題，迫切需要能處理不精確、不確定數(shù)據(jù)的理論和方法。粗糙集理論是滿足這種要求的重要新型數(shù)學工具之一。通過把粗糙集理論與方法應用在知識發(fā)現(xiàn)過程中，就能從相關(guān)數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的、非平凡的模式。
　　 知識約簡是粗糙集理論研究的核心問題，雖然目前關(guān)于知識約簡的研究目前已經(jīng)取得很多研究成果，但其中很多成果是針對沒有決策屬性的信息系統(tǒng)或一致決策表提出來的，它們并不適用于不一致決策表情形。<

2、br>　　 對于一致決策表,基于D-S證據(jù)理論的知識約簡與代數(shù)約簡所得的結(jié)果是一致的。對于不一致決策表，具體算例能說明基于D-S證據(jù)理論的廣義決策約簡與代數(shù)約簡在不一致決策表下的差異性,理論上證明廣義決策約簡僅與分配約簡是等價的。在分析了廣義決策約簡與代數(shù)約簡不同原因的基礎(chǔ)上，給出一種將不一致決策表轉(zhuǎn)化成一致決策表，再基于D-S證據(jù)理論求原始決策表代數(shù)約簡的方法。通過建立信任函數(shù)與正區(qū)域基數(shù)之間的聯(lián)系，給出了不需要轉(zhuǎn)換過程，基于D-S

3、證據(jù)理論直接求不一致決策表代數(shù)約簡的新方法，數(shù)值算例驗證了其正確性。
　　 在基于決策強度知識約簡中，決策強度知識約簡與條件信息熵約簡本質(zhì)上被證明是等價的。從條件概率的角度，將基于近似分類質(zhì)量的代數(shù)約簡與基于決策強度的條件信息熵約簡的數(shù)學模型在形式上給出統(tǒng)一表示，從而分析它們在一致決策表下是一致的以及在不一致決策表下是不一致的原因。通過定義一種與正區(qū)域相一致的新決策強度，證明新決策強度約簡與代數(shù)約簡是等價的，提出了基于該新決策強

4、度的啟發(fā)式約簡算法，數(shù)值算例驗證了其正確性。
　　 將屬性區(qū)分能力與差別矩陣結(jié)合起來研究，可建立差別矩陣中某屬性集的可辯識屬性集項數(shù)與其屬性區(qū)分能力之間的關(guān)系?；诘葍r差別矩陣具有相同核屬性和約簡結(jié)果的思想，對現(xiàn)有差別矩陣進行改寫，將基于知識量計算的方法推廣到?jīng)Q策表情形，得到基于Hu差別矩陣知識約簡和代數(shù)約簡下的屬性區(qū)分能力計算公式，提出一類以屬性區(qū)分能力大小為啟發(fā)式信息的決策表屬性約簡算法。該類方法的最大優(yōu)點是以差別矩陣為參考