【摘 要】
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为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则，提出了一种粗糙规则挖掘算法。通过粗糙规则集的不确定量度，在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上，引入了信息熵。建立了变精度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60474040)
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为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则，提出了一种粗糙规则挖掘算法。通过粗糙规则集的不确定量度，在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上，引入了信息熵。建立了变精度意义下的决策表的度量方式。利用离散粒子群算法，提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法，导出了粗糙规则集。经过实例分析说明，这种算法不但具有一定的噪声容忍度，而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度，从而保证分类的准确性。
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