【摘 要】
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数据挖掘(Data Mining，DM)是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。 粗糙集理论是1982年由Pawlak Z提出，经历了近20年的发展，已经在理论
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数据挖掘(Data Mining，DM)是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。 粗糙集理论是1982年由Pawlak Z提出，经历了近20年的发展，已经在理论和应用上取得了丰硕的成果。它不依赖于数据集之外的附加信息，是处理含有噪声、不精确、不完整数据的有力工具，是一种新的数据挖掘技术。 许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集，不适用于粗糙集，而现实中粗糙集是普遍存在的现象，因此基于粗糙集的数据挖掘模型在信息系统的研究领域具有重要意义。 本文提出了基于粗糙集的数据挖掘模型，并提出了其中的数据约简算法、规则提取算法及连续属性值的离散化方法。 通过将本文提出的挖掘模型应用到实际系统中，得到的规则和一线专家的经验相吻合，证实了该模型的先进性和实用性。
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