| 基于粗糙集和证据理论的决策规则提取 |
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| 作者姓名： | 孙艳胜 袁福宇 于卓尔 王建宇 路楠 周春光 |
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| 作者单位： | 吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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吉林大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 粗糙集理论 证据理论 决策规则提取 |
| 文章编号： | 1671-5489（2007）04-0577-05 |
| 收稿时间： | 2006-09-14 |
| 修稿时间： | 2006-09-14 |
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