【摘 要】
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规则挖掘是数据挖掘的一项重要研究内容,也是决策支持系统、人工智能和推荐系统等领域的研究热点,其中,属性约简和最小规则集合抽取是关键环节,尤其抽取效率决定了其可应用性
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规则挖掘是数据挖掘的一项重要研究内容,也是决策支持系统、人工智能和推荐系统等领域的研究热点,其中,属性约简和最小规则集合抽取是关键环节,尤其抽取效率决定了其可应用性。将粗糙集模型和粒计算理论应用于决策规则约简,通过粒化函数实现决策表的粒化,由粒隶属度和概念粒集构造算法生成初始概念粒集,进而根据概念粒的分辨算子进行属性约简,可视化的概念粒格实现决策规则提取。实验结果表明该方法更易计算机编程实现,比已有方法高效实用。
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