【摘 要】
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Rough集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具. MDRBR算法通过规则支持度进行约束,可有效提高缺省规则的挖掘效率.但MDRBR采用单一的规则支持度约束,
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省自然科学基金，安徽省教育厅教学研究项目
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Rough集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具. MDRBR算法通过规则支持度进行约束,可有效提高缺省规则的挖掘效率.但MDRBR采用单一的规则支持度约束,使得当规则支持度较小时,挖掘出大量的缺省规则,而当规则支持度较大时,一些重要的小概率分布对象对应的缺省规则被过滤掉.为此,提出了一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法--MDRBVSM,可有效地改进MDRBR等传统算法存在的缺陷.实验结果表明,该算法可有效地过滤噪声、提高规则的挖掘效率.
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