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基于粗糙集理论的属性值约简的研究  
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【英文题名】 Accordeing to the Rough Set Theories of Value Reduction Reasearch
【作者】 白敬华;
【导师】 崔广才;
【学位授予单位】 长春理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2004
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 长春理工大学
【网络出版投稿时间】 2006-09-18
【关键词】 数据挖掘; 粗糙集; 属性约简; 属性值约简; 核值;
【英文关键词】 Data mining; Rough set theory; Attribute Reduction; Value Reduction; Core;
【中文摘要】 粗糙集(rough set)理论是由波兰科学家Z Pawlak在1982年提出的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。这一理论从新的视角出发对知识进行了定义，它把知识看作是关于论域的划分，并引入代数学中的等价关系来讨论知识。 目前已经在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了较为成功的应用。粗糙集理论具有一些独特的观点，这使得粗糙集特别适合进行数据分析。 本篇论文首先对粗糙集在数据挖掘中和多种方法相融合的介绍。然后描述了粗糙集的基本算法；包括等价关系，上下近似及属性约简与属性值约简等多种算法。最后利用了贪心算法与属性值约简相结合，用贪心的奇偶位法来进一步优化了属性值约简。
【英文摘要】 Rough set theory , a new mathematical tool dealing with vagueness and uncertainty , was introduced by Z Pawlak in 1982. This theory sets the definition to the knowledge from the new angle of view, it lead demarcation concerning the theory area that knowledge saw make, and the algebra learned etc. the price relation to discuss the knowledge. It has been widely used in the area of Artifical Intelligence (AI),Data Mining (DM),pattern recognition and fault diagnos.itics,etc. The theory has some speci...
【更新日期】 2006-12-16

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