【摘 要】
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该文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用进行了较为深入系统的研究.完成的工作和取得的成果在于:提出了在Ziarko变精度粗糙集模型基础上的一种基于分类正确度的粗糙集模型,
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该文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用进行了较为深入系统的研究.完成的工作和取得的成果在于:提出了在Ziarko变精度粗糙集模型基础上的一种基于分类正确度的粗糙集模型,可以识别出标准粗糙集模型无法识别出的数据项之间的依赖关系,该模型已用于作者研制的数据挖掘方法MIE-RS上.作为粗糙集理论的一个应用领域,该文分析了信息表和决策表中的数据分析与挖掘,研究了属性约简及决策规则生成的相关问题,并提出了从不一致决策表中挖掘最简规则的粗糙集方法MIE-RS.通过分类正确度有效处理了决策表的不一致性,采用启发式算法,挖掘出满足给定精确定的最简产生式规则知识.作者构造了Hash函数来实现算法,有效降低了算法的时间复杂度.并用多个UCI数据集进行了测试,与著名的Rosetta软件进行了实验对比,结果说明MIE-RS可以大大提高总的数据约简量,有效地简化最终得到的规则知识.
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