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本文针对状态估计，检查了通讯功率传输时线性动态系统状态的降维问题。为了满足并行传输数据的维数限制和通讯功率约束，采用降低状态维数的方法，通过传输信号的新息，提高传输效率，利用有限的通信资源，使接收端的状态估计达到最佳。此处采用差分脉冲编码调制系统（DPCM），基于最小误差熵估计算法和Kalman估计算法，得到了最优的状态降级维矩阵的设计方法，和对随机系统的可估计性以及对相应确定性系统的能观性进行了分析。分析和仿真结果表明，这种设计方法在传输信号满足通讯功率限制的条件下可以使接收端的状态估计性能达到最佳。

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容。传统的基于差别矩阵的属性约简方法只能处理一致决策表，改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理，从而解决了这一问题。浓缩布尔矩阵进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率，从而可以快速计算得到约简。在此基础上，结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中，瓜、而增加了一致数据的信息量，并通过使用浓缩布尔矩阵有效降低了约简的计算消耗。实验表明，所才是方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势。

优势关系下基于近似约简的知识更新方法

一种基于覆盖粗糙集的改进的属性约简方案

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