【摘 要】
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本文对基于粗糙集理论的若干应用技术进行了研究。文章针对传统的模糊聚类在解决问题时的局限性，提出了基于粗糙集属性重要性的模糊聚类算法，解决了定量和定性属性并存情况下的
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本文对基于粗糙集理论的若干应用技术进行了研究。文章针对传统的模糊聚类在解决问题时的局限性，提出了基于粗糙集属性重要性的模糊聚类算法，解决了定量和定性属性并存情况下的模糊聚类问题，并依据聚类结果建立了相应的决策表；给出了分布式Bavesian粗糙集模型的定义．利用所提出的分布式Bayesian模型提取可信度规则，根据可信度规则给出了最小风险损欠函数，从而对新的数据利用最小风险BaVes决策进行分类规则提取，给出了一个应用实例。
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