| 粗糙集理论及进展的研究 |
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| 引用本文： | 纪滨.粗糙集理论及进展的研究[J].微机发展,2007,17(3):69-72. |
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| 作者姓名： | 纪滨 |
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| 作者单位： | 安徽工业大学计算机学院 安徽马鞍山243002 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅自然科学研究项目(2006KJ063B) |
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| 摘 要： | 粗糙集理论是一种较新的软计算方法,是分析和处理不完备信息的一种有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。文中描述了粗糙集的基本理论,分析了粗糙集理论研究的最新进展,指出了粗糙集理论研究中存在的问题,并对粗糙集理论研究的发展趋势进行了展望。
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| 关 键 词： | 粗糙集 知识发现 属性约简 规则提取 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1673-629X(2007)03-0069-04 |
| 修稿时间： | 2006年7月7日 |
Research on Rough Set Theory and Its Progress on Applications |
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| JI Bin.Research on Rough Set Theory and Its Progress on Applications[J].Microcomputer Development,2007,17(3):69-72. |
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| Authors: | JI Bin |
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| Abstract: | Rough set theory is a relatively new computing method and tool to analyze and deal with vagueness and uncertainty effectively.It has been widely used in the area of AI,data mining,pattern recognition,fault diagnostics etc.The basic rough set theory is described.Recent studies and the existing problems of rough set theory are analyzed.Future research directions are predicted. |
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| Keywords: | rough set knowledge discovery attribute reduction rule abstraction data mining |
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