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為了解決當不完備混合決策系統中數據動態增加時，靜態屬性約簡方法的計算復雜度高的問題，提出變精度下不完備混合數據的增量式屬性約簡方法。首先，在變精度模型下給出了利用條件熵度量屬性的重要性程度；然后，詳細分析和設計了當數據動態增加時條件熵的增量式更新變化情況和屬性約簡的更新機制；在此基礎上，利用啟發式貪心策略構造了增量式的屬性約簡算法，實現了不完備的數值型和符號型混合數據下屬性約簡的動態更新。通過UCI數據集中五個真實的混合型數據集的實驗比較和分析，在約簡效果方面，利用增量式屬性約簡算法處理Echocardiogram、Hepatitis、Autos、Credit和Dermatology數據集的增量規模為900/0+ lOqo時，數據集的原屬性個數分別由12、19、25、17和34個約簡至6、7、10、11和13個，分別占原屬性集的50.0%、36.8%、40.0%、64.7%和38.2%；在執行時間方面，增量式算法在五個數據集的平均耗時分別為2. 99 s、3.13 s、9.70 s、274.19 s和50. 87 s，靜態算法的平均耗時分別為284. 92 s、302. 76 s、1062. 23 s、3510. 79 s和667. 85 s，且增量式算法的耗時與數據集的實例規模、屬性個數和屬性值類型的分布相關。實驗結果表明，增量式屬性約簡算法在計算耗時方面要顯著優于靜態算法，且能有效剔除數據中的冗余屬性。
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