【摘 要】
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以突水样例的一个子集为例,采用可变精度的Rough集模型,经过对原始决策信息表的数据 预处理、属性约简、值约简和规则生成等主要步骤,最终获得了与该样例子集相适应的若干突
【机 构】
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煤炭科学研究总院西安分院 陕西 西安 710054
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以突水样例的一个子集为例,采用可变精度的Rough集模型,经过对原始决策信息表的数据 预处理、属性约简、值约简和规则生成等主要步骤,最终获得了与该样例子集相适应的若干突水规 则,这些规则较好地覆盖了该样例子集所包含的突水信息,具有同等的分类决策效果。
Taking a subset of water inrush samples as an example, a rough set of Rough sets with variable precision is used. After the main steps of data preprocessing, attribute reduction, value reduction and rule generation of the original decision information table, This example subset adapts to a number of water inrush rules that better cover the water inrush information contained in the sample sub-set and have the same classification decision-making effect.
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