算法1基于时序依赖度的时序数据的特征选择算法

输入：时序模糊决策信息系统 $TFDIS=\left(U,C\cup D,T,V_D,f,g\right)$ ，邻域半径 $\delta$ 。

输出：特征约简 $red$ 。

Step1：初始化： $red=\varnothing$ ；

Step2： $\forall a\in C$ ，计算特征a的时序模糊相似关系 $R_a^T$ 和 $C-\left\{a\right\}$ 的时序模糊相似关系 $R_{C-\left\{a\right\}}^T$ ，时序模糊邻域粒 ${\delta }_C^T\left(x\right)$ 和 ${\delta }_{C-\left\{a\right\}}^T\left(x\right)$ ；

Step3： $\forall a\in C$ ，根据公式(4.6)与公式(4.8)计算计算时序模依赖度 ${\gamma }_{B\cup \left\{a\right\}}^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)$ 和时序外重要度 $si{g}_{out}^T\left(a,B,D\right)={\gamma }_{B\cup \left\{a\right\}}^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)-{\gamma }_B^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)$ ；

Step4：选取满足下面条件的属性a： $\max si{g}_{out}^T\left(a,B,D\right)={\gamma }_{B\cup \left\{a\right\}}^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)-{\gamma }_B^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)$ ；

Step5：若 $si{g}_{out}^T\left(a,B,D\right)=0$ ，则停止循环；否则， $red=red\cup \left\{a\right\}$ ；返回Step3；

Step6：对任意 $a\in red$ ，计算时序内重要度 $si{g}_{in}^T\left(a,B,{\tilde{D}}^T\right)={\gamma }_B^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)-{\gamma }_{B-\left\{a\right\}}^{\delta }\left({\tilde{D}}^T\right)$ ；

Step7：若 $si{g}_{int}^T\left(a,B,{\tilde{D}}^T\right)=0$ ，则 $red=red-\left\{a\right\}$ ；否则停止循环；

Stpe8：返回特征约简 $red$ 。