分布式决策信息系统中的粗糙集是一篇探讨如何将粗糙集理论应用于分布式数据环境下的决策信息系统的研究论文。该文由Jun Hua、Witold Pedrycz、Guoyin Wang以及Kai Wang撰写，并发表在《Knowledge-Based Systems》杂志上，属于94期（2016年）的第13至22页。论文的研究工作得到了Chongqing University of Posts & Telecommunications、University of Alberta、King Abdulaziz University以及Polish Academy of Sciences的支持。
粗糙集理论是处理不确定、不完整和不精确数据的一个有效工具，自从1982年引入以来，它在理论和实践上都受到了显著的关注。传统粗糙集方法假设数据存储在单一的数据仓库中，但在许多现实世界问题中，数据可能分布在多个位置，尤其是在互联网发展的背景下，这一点尤为明显。为了应对这种现象，本论文扩展了粗糙集方法以适应分布式决策信息系统。
论文首先提出了分布式决策信息系统中粗糙集的定义。然后，研究了分布式决策信息系统在两个不同粒度层次上的可约简性。对于分布决策信息系统中的决策信息表或属性能够被约简的条件进行了阐述，并开发了一种用于计算分布决策信息系统约简的方法。实验结果表明，所提出的约简方法可以简化分布式决策信息系统，同时保持它们的分类能力。
通过研究分布式环境下粗糙集的扩展，本论文为处理大数据、云计算以及物联网等现代分布式计算环境中的决策问题提供了理论支持。粗糙集理论的这一扩展，使得在分布式数据环境下分析和处理数据时，能够以较低的复杂度和较高的效率对数据进行约简和分析。
具体而言，论文探讨了在分布环境下，如何应用知识约简技术来处理信息系统的分类和决策问题。知识约简是粗糙集理论的一个核心概念，它涉及识别并去除冗余信息的过程，目标是得到数据的一个简化表示，同时尽可能保持原有的决策能力。这在分布式数据环境中尤为重要，因为信息可能分散在不同的数据源中，直接整合数据不仅可能涉及隐私问题，而且可能会增加处理成本。
在分布式决策信息系统的约简过程中，需要考虑数据的分布特性以及数据之间的依赖关系，这使得问题的复杂度有所增加。论文提出的约简方法旨在解决这类问题，它考虑了在不同层次上的约简，从整体上考虑决策系统的分类能力，并基于这样的原则来识别和消除冗余信息。
粗糙集理论提供了一种处理不确定性的工具，它主要通过等价关系的概念来刻画数据的内在结构。在分布式决策信息系统中，等价关系需要基于分布在不同位置的数据进行重新定义和计算。如何高效地在分布式环境中识别这些等价关系，并在此基础上进行知识约简，是该论文研究的重点。
此外，论文还讨论了粗糙集在处理分布式数据时面临的一些挑战，例如如何处理不同数据源之间的异构性、数据的一致性、以及如何高效地进行分布式计算等。这些内容对于理解粗糙集在现代IT环境中应用的深度和广度有着重要的意义。
通过研究粗糙集理论在分布式数据环境下的适用性和扩展，这篇论文为未来的研究提供了新的方向，特别是在大数据和云计算等技术日益成熟的背景下，它对于决策支持系统的设计和实现具有重要的指导意义。随着分布式计算环境的发展，对于能够有效处理和分析分散在不同位置的大规模数据集的方法的需求日益增长，粗糙集理论作为解决此类问题的工具，其应用前景非常广阔。
