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基于粗糙集和证据理论的决策规则提取 总被引：2，自引：1，他引：1
提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则. 相似文献
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面向对象软件测试的方法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
结合传统软件测试与面向对象软件测试的方法和技术,针对现代管理信息系统软件面向对象的特点,以连锁配送管理信息系统为例,讨论了基于面向对象软件的测试模型.提出了一种新的层次划分方法:将系统划分为5个层次,即类和对象层、结构层、主题层、服务层、系统层,并给出了相应层次的测试方案. 相似文献
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