数据库中基于粗糙集的分类和约简-中国学术期刊网络出版总库

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数据库中基于粗糙集的分类和约简

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【英文篇名】	Classification and Reduction in Database Based on Rough Sets
【下载频次】	★★★★
【作者】	朱宏武; 蔡勇; 刘自伟;
【英文作者】	ZHU Hong-wu; CAI Yong; LIU Zi-wei (College of Computer; Southwest University of Science and Technology; Mianyang 621002; China);
【作者单位】	西南科技大学计算机学院; 西南科技大学计算机学院四川绵阳; 四川绵阳;
【文献出处】	兵工自动化 , Ordnance Industry Automation, 编辑部邮箱 2003年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	信息处理; 粗糙集; 分类; 约简规则;
【英文关键词】	Information processing; Rough sets; Classification; Rule reduction;
【摘要】	把粗糙集理论与基于概率统计ID3算法结合建立粗糙集约简模型,可处理不精确和模糊数据集信息。多维属性元组组成的粗糙集数据可用公式描述论域、有限属性、条件属性、决策属性、属性值集和信息函数,用数据表格描述对象以建立知识表达系统。粗糙集分类约简用ID3算法可消除冗余数据集和冲突检测,用粗糙集理论处理不一致和不确定数据集可得到知识等价类。通过ID3算法对比决策树,可导出数据集确定性规则和不确定性约简规则。
【英文摘要】	The rough sets reduction model is established by integrating rough sets theory with ID3 algorithm based on statistics, uncertainty fuzzy data set information can be processed with the model. The rough sets data consisted with multi-valued attributes group can be described by the universe, finite set of attribute, condition attribute, decision attribute, domain of attributes and information function. To build up knowledge expression system which object and attribute can be respectively described with data fo...
【分类号】	TP311.1
【正文快照】	1 引言多年来高校积累了学生入学、学习和毕业的大量信息,包括学生的自然状况、接受教育、表现、选修课程及其成绩等。由于系统复杂,评价学生的指标繁多,为了快速挖掘出其中的隐含信息,可用SQL语句对感兴趣的数据视图进行泛化,包括属性去除操作,属性阈值控制,数据汇集操作等?

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