覆盖粗糙集是Pawlak粗糙集的一种推广,在覆盖粗糙集理论中,许多基本问题的研究都涉及最大、最小描述。文章在现有覆盖及覆盖粗糙集的矩阵表示基础上,通过重新定义矩阵中元素的运算规则,提出了一种改进的计算覆盖粗糙集最大和最小描述的方法。为了比较现有算法和改进算法的效率,在6个UCI数据集上进行了求解效率比较实验,实验结果表明:新提出的计算覆盖粗糙集最大、最小描述的矩阵方法可有效地减少计算量,降低算法时间复杂度。
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