【摘 要】
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粗糙集理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,其主要思想是：在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过知识约简导出问题的分类
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粗糙集理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,其主要思想是：在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过知识约简导出问题的分类或决策规则,它无需提供所需处理的数据集合之外的任何先验知识,利用数据集上的等价关系对知识的不确定程度进行度量,从而避免了对知识的主观评价带来的误差。近年来,粗糙集理论及应用取得了很大的成功,已成为软计算方法的重要分支,其涉及的领域包括模式识别、机器学习、知识发现、知识获取、决策分析等。粗糙集理论中的有效算法是粗糙集理论的一个研究热点,属性约简算法和规则提取算法是粗糙集理论及应用所研究的重要内容。随着全国高校教学质量评估工作的深入开展,如何通过外部评估,促进各高校建立一套适合本校校情,能保证教学质量和自我监控,可实现良性循环的教学质量保障体系,是当前亟待解决的课题。教学质量评估是保证教学质量的重要手段,教学评估是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。运用粗糙集理论,可以解决教学质量评估系统中,处理数据时面临的数据量大及数据不确定问题。本文首先介绍了粗糙集理论的基本内容,包括信息系统、等价类、不可分辨关系和上下近似集等,重点介绍了粗糙集理论中属性约简和核的相关内容。其次,构建了教学质量评估模型,设计了基于粗糙集理论的教学质量评估的流程；分析并提出了基于粗糙集理论的教学质量评估技术及其算法；提出了教学质量评估规则的评价体系及其评价方法。最后,利用粗糙集软件Rosetta作为开发平台,利用潍坊科技职业学院教师教学质量评估作为实例,验证了所提出的相关理论、方法和技术。
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