【摘 要】
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本文首先阐述了粗集理论的发展及现状，分析了Rough下代数论与信息论的区别，讨论了基于信息熵的属性约简相关概念、定义，并通过条件信息熵作为启发知识设计了决策表的启发式知
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本文首先阐述了粗集理论的发展及现状，分析了Rough下代数论与信息论的区别，讨论了基于信息熵的属性约简相关概念、定义，并通过条件信息熵作为启发知识设计了决策表的启发式知识约简算法，并给出相应描述。接着结合传统辨识矩阵的特点，在信息论下重新定义了一种新的辨识矩阵，弥补了对不协调信息处理的不足，并提出了在新的辨识矩阵下计算核属性以及约简的方法，进一步完善了粗集的信息论理论体系。RRDB理论上属于不完备信息系统里的多值系统，在已有概念定义的基础上，针对精确约简和完全约简提出了RRDB中上下近似集定义，以及属性约简辨识矩阵的模型。
最后，给出了实验系统的初步设计，阐述了系统目标和功能模块描述，并进行系统分析及总体设计，为下一步的研究做出了初步的规划。
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