28、文本分类特征选择：区间值模糊软集与博弈论方法

文本分类特征选择：区间值模糊软集与博弈论方法

1. 区间值模糊软集参数约简

在处理区间值模糊软集时，参数约简是一个重要的研究方向。以往虽然有关于区间值模糊软集的开创性工作，但专注于其参数约简的文献较少。

例如，给出了一个区间值模糊软集((\tilde{S}, E))的隶属度得分表（如下表所示）：
| U/E | e1 | e2 | e3 | e4 | e5 | e6 | ri |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| h1 | 2.5 | -3.7 | -2.5 | -0.8 | 2.5 | 2.6 | 0.6 |
| h2 | -1.1 | 0.5 | 1.1 | 2.2 | -1.1 | -2.2 | -0.6 |
| h3 | 0.7 | 1.7 | -0.7 | -2.0 | 0.7 | -2.8 | -2.4 |
| h4 | 4.3 | -3.1 | -4.3 | -5.6 | 4.3 | -3.4 | -7.8 |
| h5 | -2.9 | 1.1 | 2.9 | 1.0 | -2.9 | 2.6 | 1.8 |
| h6 | -3.5 | 3.5 | 3.5 | 5.2 | -3.5 | 3.2 | 8.4 |

从这个表中可以得到({e1, e3})和({e3, e5})满足特定条件，进而得出({e2, e4, e5, e6})和({e1, e2, e4, e6})是区间值模糊软集((\tilde{S}, E))的正常约简。

这里提出了区间值模糊软集正常参数约简的定义和相关性质，并给出了一个启发式算法来实现正常参数约简，该算法考虑