【摘 要】
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在粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术中,常用的方法是以证据理论为主,而将粗糙集作为获取证据权重的辅助手段。这种结合方法既不能有效发挥证据理论的数值计算作用,也不
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,白城师范学院机电系
【基金项目】
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航空科学基金（20080818004）, 陕西省自然科学基金（N9YU0001）资助
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在粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术中,常用的方法是以证据理论为主,而将粗糙集作为获取证据权重的辅助手段。这种结合方法既不能有效发挥证据理论的数值计算作用,也不能很好利用粗糙集理论的分类功能。因此,文章提出一种新的粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术。首先通过粗集理论对决策表进行约简,消除系统冗余,得到决策规则。其次对经过约简所得到的决策表进行数值处理,降低预测代价,并构建证据焦元空间。最后将证据焦元空间用合成规则进行融合。计算结果表明,文中所提出的粗糙集与证据理论相结合的数据挖掘方法,不但细化了决策规
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