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基于粗糙集理论的决策信息系统知识获取研究
基于粗糙集理论的决策信息系统知识获取研究
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rough集的提出在不确定决策领域起到了重大作用，其在各个领域将有重大突破性发展。
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粗糙集理论是上世纪八十年代初由波兰数学家2.Pawlak首先提出的一种用 于数据分析的数学理论，它能处理含糊性和不精确性问题。自上世纪九十年代起， 该理论日益受到重视，并成为国际学术界的研究热点之一。经过二十年的发展， 粗糙集理论己在机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现、 专家系统等领域获得成功应用。 本文主要对粗糙集理论在知识发现中应用的关键问题进行了研究。
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<p>以粗糙集理论为基础, 引入相似性的概念,并提出其衡量方法。改进了粗糙集理论中不可辨关<br> 系的确定条件,给出了基于新的相似关系的上下近似空间定义,并举例说明了基于粗糙集的相似性规则<br> 提取方法。</p>
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