基于粗糙属性向量树的规则提取快速矩阵算法

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本文首先探讨了粗糙集中等价矩阵的基本概念及其运算性质.借助于粗糙属性向量树(RAVT)的巧妙构造,提出了两种能同时完成属性约简、数据清洗和规则提取的快速递推矩阵算法(RMC)和分布式并行矩阵算法(PMC).上述算法强调规则提取的实用性和高效性,通过一个简单实例研究验证了PMC算法的可行性,通过对算法复杂度的深入分析和一组对比实验验证了RMC算法对知识发现、基于数据建模和控制的有效性.
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