【摘 要】
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在机器学习和人工智能中,粗糙集是进行属性维约简的重要理论与方法。但是,对于给定的信息系统,可能存在多个不同的约简,而不同的约简将会导致产生不同的知识。因此,选择最适
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在机器学习和人工智能中,粗糙集是进行属性维约简的重要理论与方法。但是,对于给定的信息系统,可能存在多个不同的约简,而不同的约简将会导致产生不同的知识。因此,选择最适合的约简成为一个关键的问题。以此为研究目标,通过在信息系统上增加额外的信息-偏序关系,利用此关系指导属性约简的过程,求出该偏序关系下的最优约简,并运用该最优约简对原信息系统进行维约简。通过对相关工作进行比较分析,详细设计并证明了求取该最优约简的算法,并将最优约简运用于分类问题,得到了良好的效果。
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