【摘 要】
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现有规则提取方法大多数只能在相容决策系统中提取规则,并且提取出的规则冗余度高、用户不易理解。针对该问题,提出一种基于对象集覆盖的规则提取方法,利用粗糙集理论将对象
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目(090412054);安徽省科技攻关计划重大科技专项基金资助项目(08010201002);安徽高等学校省级自然科学基金资助项目“不完备信息系统中基于粗糙集的知识获取研究”(KJ2011Z020)
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现有规则提取方法大多数只能在相容决策系统中提取规则,并且提取出的规则冗余度高、用户不易理解。针对该问题,提出一种基于对象集覆盖的规则提取方法,利用粗糙集理论将对象集划分为相应的等价类,根据属性特征值的一致性程度和相似程度产生有效性规则,通过等价类划分和对象集覆盖解决不相容决策系统的规则提取问题。算例分析结果表明,该方法提取出的规则简单可靠,具有较好的鲁棒性。
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