1、粗糙集理論是波蘭數(shù)學(xué)家Z. Pawlak于1982年提出的一種處理不確定和不精確數(shù)據(jù)的理論,其主要思想是在保持分類能力不變的前提下,通過知識約簡導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則。它與其它處理不確定性問題理論的最顯著區(qū)別是它無需提供問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗信息,所以對問題的不確定性的描述或處理比較客觀,與其它處理不確定性問題的理論有很強的互補性。
　　目前,關(guān)于粗糙集的研究大多數(shù)都集中在相容決策系統(tǒng)中,但現(xiàn)實中存在著大量不相容決

2、策信息系統(tǒng),針對該類系統(tǒng)的約簡研究,將更具實踐意義。為了能夠較為有效獲得不相容決策表較優(yōu)屬性約簡,本文在對文獻[28]中屬性約簡算法分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)不相容決策表約簡不改變正域的原則,僅考慮相對差異比較表中與正域相關(guān)的實例對,同時定義了一種新的屬性重要性作為特征選取的啟發(fā)式信息。提出了一種改進的屬性約簡算法,該算法不僅適用于相容決策表,也適用于不相容決策表。該算法的完整的實例演示表明該算法是有效的。
　　其次,考慮到屬性約簡之后,