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作者：李奎;张侹;张晨阳;吴娟;廖斌;
单位：地理信息工程国家重点实验室;西安测绘研究所;
摘要：传统粗糙集理论在执行属性约简时并未充分考虑条件属性之间可能存在的相互依赖性，这限制了模型在揭示条件属性与决策属性间深层关联方面的潜力。提出一种改进加权邻域粗糙集属性约简算法。简要分析了邻域粗糙集属性约简算法基本原理，引入一个基于改进斯皮尔曼等级相关系数的赋权策略，并应用于加权邻域粗糙集以增强属性间相关性的分析。构建了针对装备效能评估的改进加权邻域粗糙集模型，给出了具体效能评估流程。通过对实例数据的实验验证，结果表明该算法在属性约简效率和分类准确率上均优于传统方法，体现其实用性和有效性。
关键词：加权邻域粗糙集;;相互依赖性;;属性约简;;改进斯皮尔曼等级相关系数;;效能评估
基金资助：智慧地球重点实验室开放基金课题资助项目(KF2023ZD01-05)
