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在現實生活中，數據不斷累積增加，原有準則和決策之間的相互關系也隨之動態變化，如何高效地計算屬性約簡是動態決策亟需解決的問題。增量更新方法可以有效地完成動態學習任務，因為它可以在原有知識的基礎上獲取新的知識。文中利用優勢粗糙集方法研究了在有優勢關系的數據中添加單個對象時的増量屬性約簡方法。首先，定義了優勢集矩陣作為更新的目標，用來計算新的優勢條件熵;其次，通過分析増加對象的3種不冋情況，提岀了優勢條件熵的増量學習機制;然后，基于優勢集矩陣設計了增量屬性約簡算法;最后，對δ種不冋的UCⅠ數據集進行實驗，用于比較増量和非增量算法的有效性和高性。實驗結果顯示，提岀的増量屬性約簡算法不僅在有效性上與非増量屬性約簡算法保持一致，而且在高效性上要遠優于非増量屬性約簡算法。因此，所提算法能有效且高效地完成動態優勢關系數據中屬性約簡的任務。
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