【摘 要】
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经典粗糙集方法在进行规则的获取时，处理的对象基本上都是具有离散型属性值的决策表，也就是属性值只是一些与对象的分类有关的标识符的决策表.国内国外的一些学者们在这方面已
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经典粗糙集方法在进行规则的获取时，处理的对象基本上都是具有离散型属性值的决策表，也就是属性值只是一些与对象的分类有关的标识符的决策表.国内国外的一些学者们在这方面已经做了很多的研究，并且取得了相当丰富的成果．然而对于普遍存在的连续值决策表，其规则的获取问题对于经典粗糙集的模型来说是一种很大的挑战.
本文主要是研究连续值决策表的扩展粗糙集的模型的，探讨连续值决策表的知识约简与决策规则的获取问题．研究的主要内容分为以下部分：
第三章研究一种融合模糊聚类的粗糙集模型的知识约简问题.首先基于模糊聚类技术提出了一种计算连续值决策表的分类质量算法．然后提出了一种基于分类质量的约简算法，而后通过分析模型可能存在的状况给出了采取支持向量机方法在约简集上挖掘决策规则的理由．最后通过实例演示了算法过程．
第四章研究一种基于凸壳的粗糙集模型.首先给出了线性相关性与凸壳的相关概念与性质，然后给出了基于凸壳的粗糙集模型的一些基本概念，并给出了模型分类质量的计算算法与属性约简的算法．最后通过实例演示了规则获取过程.
第五章研究一种基于覆盖的相似度的粗糙集模型.首先给出了覆盖相似度与覆盖集的概念．然后给出了基于覆盖相似度的粗糙集模型的一些基本概念．接着给出了模型的分类质量计算算法与属性约简算法．最后用实例演示了规则挖掘过程.
第六章给出了属性约简的向量表示法.
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