【摘 要】
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本文首先简要介绍了粗糙集理论及基于粗集的属性约简,以及信息系统的分类与属性约简方法.考虑到如何能准确、快速地从大量的、杂乱无章的、强干扰的数据(海量数据)中挖掘潜在
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本文首先简要介绍了粗糙集理论及基于粗集的属性约简,以及信息系统的分类与属性约简方法.考虑到如何能准确、快速地从大量的、杂乱无章的、强干扰的数据(海量数据)中挖掘潜在的、有利用价值的信息(有用知识),本文将多值属性信息系统与分辨矩阵约简法相结合,提出了基于分辨相似矩阵多值属性系统的属性约简方法(DSM).基于粗糙集理论中属性约简与属性依赖度的关系,以及提取规则模式更贴近人们的思维方式、更能被人们所理解,本文着重讨论了基于依赖度的属性约简方法(SDRA)及性质、结论,并把此方法推广到对不相容决策表的应用上.进而,基于依赖空间与粗集理论、知识发现的关系,本文在依赖空间及依赖空间中知识发现的理论基础上,将不相容决策表的属性约简归纳入依赖空间中,并在前面一系列讨论的基础上,本文根据依赖空间中的约简、子约简、超约简理论,建立新的信息系统约简标准,构造相应的约简方法(NDRA).
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