基于模糊形式背景的概念格属性约简算法研究

　　随着形式背景中数据的增多，概念数量会急剧增加。概念格的属性约简在保持形式背景所有概念的外延集不变的前提下，寻找极小属性子集，使概念格表示的知识变得更简单，也使得决策问题得以简化。本文主要研究了模糊形式背景的属性约简，通过设定阈值将模糊形式背景转换为经典形式背景，引入可约元及属性约简集的构成，提出了属性约简算法，讨论了算法的时间复杂度。通过实例分析，对于属性个数小于对象个数的形式背景，文中提出的算法更有效。