基于启发式知识的属性约简方法及其在评价体系中的应用.pdf

( ) 第 20 卷第 1 期 总第 109 期 V ol. 20, N o. 1 　　　　　　系　统　工　程　 　 　　　　　　　　 2002 年 1 月　　 　　　　　　　　　　 System s Engineering　　　　　　　　 　 　Jan. , 2002　 文章编号:(2002) 基于启发式知识的属性约简方法 及其在评价体系中的应用 1, 2 2 1 肖健华 , 吴今培 , 杨叔子 ( 1. 华中科技大学 机械学院, 湖北 武汉　430074; 2. 五邑大学 智能技术与系统研究所, 广东 江门　529020) 摘　要: 针对知识约简过程中出现的N P 问题, 提出用于条件属性重要性分析的条件—决策关联度概 念, 以此作为启发式知识用于决定决策表中冗余属性的约简次序, 最终实现快速、高效地对条件属性集 进行约简。文末以广东省自然科学基金立项评审系统作为应用对象, 说明该算法的有效性。 关键词: 条件—决策关联度; 启发式知识; 粗糙集理论; 属性约简 中图分类号: F 224　　　文献标识码:A 在对某些对象进行评价时, 在建立评价体系的初始, 为评价的全面性和准确性, 相关部门往往会设立尽可能多 的指标和收集尽可能详细的数据, 在评价过程中, 专家群体会采取各种手段, 如神经网络、粗糙集理论、主成分分析 [7 ] 法、贝叶斯决策理论等, 对这些指标进行必要的取舍和融合 , 形成更为科学、合理的指标体系。这一过程实质上即 为知识的约简过程。 自1990 年以来, 粗糙集理论因其在处理不完整数据和不精确知识方面所具有的独特优势, 而日益受到各研究 领域的广泛关注。尤其是将其应用于知识的约简, 即在信息系统分类能力不变的前提下, 通过对属性的约简, 导出 [1, 4, 5 ] 问题的决策和分类规则 。正因为如此, 目前粗糙集理论已成为知识约简的一种最有效的方法。 有一类单决策综合评价问题, 可以描述为: 评价指标集 = { , , …, }, 任一指标的取值可为整型或实型, 各 A a1 a2 an 指标及决策的取值有优劣、大小、强弱之分。这样的评价随处可见, 如综合国力评估、国家的经济发展状况、城市居 民的生活条件、教师教学水平考核等。实际上在大多数情况下, 多决策综合评价问题也可转化为多个此类型单决策 综合评价问题。 各类、各级别自然科学基金的立项评审工作也是典型的上述单决策综合评价问题: 多名与申报学科所在领域 相同的学术专家对申报材料的同一个指标的评价综合后形成该指标的得分即指标值, 决策为资助或不资助, 项目 各指标得分及决策结果具有明显的优劣之分。 在许多实际的问题中, 常常会碰到可能的解空间随着讨论问题的规模成指数增长, 此即所谓的N P 问题。对于 这类问题, 一种有效的解决方法是在求解过程中结合与问题有关的信息, 即所谓的启发性知识, 实现解空间的大幅 度缩小, 使得在可接受的时间内获得满意解。本文将针对上述单决策分类问题中出现的N P 问题, 讨论如何应用启 发性知识, 快速、有效地约简评价指标体系。 1　基于启发式知识的属性约简方法 1. 1　问题的提出 对于实际的综合评价问题, 属性集往往是比较庞大的, 然而, 从分类的角度上讲, 可能有相当一部分属性是 冗余的, 如何求出属性集的最小子集是综合评价问题研究的难点