【摘 要】
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为了刻画和处理半结构化数据的含糊、不确定性问题,针对这类半结构化数据模型中所蕴含的组成结构和内容信息,扩展了传统的粗糙集模型,提出了一种基于标签树的粗糙集模型LTRS(
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室
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为了刻画和处理半结构化数据的含糊、不确定性问题,针对这类半结构化数据模型中所蕴含的组成结构和内容信息,扩展了传统的粗糙集模型,提出了一种基于标签树的粗糙集模型LTRS(labelled tree rough set model)。利用标签树的结构和内容,重新定义了等价关系、不可区分关系、上、下近似集合等粗糙集基本概念。进一步描述了区分矩阵和决策规则,并且以某地区的流行性乙型脑炎个案XML调查表组成的标签树信息系统为例,依据定义给出了决策规则的抽取,所产生的规则可用于指导乙型脑炎的临床分型。
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