Trong bài viết này, tác giả cải tiến một số độ đo nhằm nâng cao hiệu năng trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết định không đầy đủ và chứng minh tính đúng đắn của các độ đo đề xuất. | Nghiên cứu cải tiến một số độ đo trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết định không đầy đủ ISSN 1859-2171 TNU Journal of Science and Technology 225 06 200 - 204 e-ISSN 2615-9562 NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MỘT SỐ ĐỘ ĐO TRONG LÝ THUYẾT TẬP THÔ CHO BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ Nguyễn Anh Tuấn Trường Cao đẳng Vĩnh Phúc TÓM TẮT Các phương pháp giảm bớt thuộc tính đều sử dụng các độ đo qua các lớp dung sai như phương pháp sử dụng độ đo lượng thông tin information quantity . Để giải quyết bài toán giảm bớt thuộc tính trực tiếp trên các bảng quyết định không đầy đủ và đánh giá sự thay đổi giá trị độ chắc chắn độ nhất quán độ hỗ trợ. Các độ đo này gặp khó khăn trong việc đánh giá tính hiệu quả về khả năng phân lớp hay độ hỗ trợ của tập luật . Trong bài báo này tác giả cải tiến một số độ đo nhằm nâng cao hiệu năng trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết định không đầy đủ và chứng minh tính đúng đắn của các độ đo đề xuất. Từ khóa Lý thuyết tập thô Độ đo bảng quyết định không đầy đủ nâng cao hiệu năng Giảm bớt thuộc tính. Ngày nhận bài 23 12 2019 Ngày hoàn thiện 13 5 2020 Ngày đăng 20 5 2020 RESEARCH ON IMPROVING SOME MEASUREMENTS IN CRUDE THEORETICAL OF INCOMPLETE DECISION TABLES Nguyen Anh Tuan Vinh Phuc College ABSTRACT Attribute reduction methods uses measurements by tolerance layers such as the measurement of information quantity. To solve the problem of reducing attributes directly on the incomplete decision tables and assessing changes in the value of certainty consistency support. These measures have difficulty in assessing the effectiveness in terms of the ability to classify or support the law set .In this paper the author improved some measurements to improve performance in the crude theoretical for incomplete decision tables and proved the validity of the proposed measurements. Keywords Tolerance Rough Set measurements incomplete decision tables improve performance attribute reduction. Received 23 12 2019 Revised 13 5 2020 Published 20 5 2020 Email tuanna573@ 200
