【摘 要】
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粗糙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．属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简，面向连续值
【机 构】
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南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏省信息安全保密技术工程研究中心
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粗糙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．属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简，面向连续值属性的约简报道较少．为此，在引入新的对象一致性定义后，提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型，该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简，是经典粗糙集属性约简模型的有效推广．依据新模型，提出了一种基于一致性准则的属性约简算法，该算法可有效进行连续值属性的约简，且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性．理论分析和实验表明提出的算法是有
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