【摘 要】
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该文在商业DBMS的基础上,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究.该模型从已知数据的初始决策系统出发,建立一系列的
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该文在商业DBMS的基础上,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究.该模型从已知数据的初始决策系统出发,建立一系列的不同简化层次的子系统,然后推导出各个子系统的规则集,其中每条规则都有相应的置度.在应用模型进行推理和决策分析时,用给定对象的信息与模型中相关结点的规则进行匹配,然后选用某种评判算法得出结论.该文还提出了使用联机事物处理从数据库中获取知识的方法,它在一定程度上弥补基于机器学习方法的不足,这种模型可以很方便的根据给定的信息,在最符合的子系统上得出尽可能好的结论.
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