[1]纪滨.粗糙集理论及进展的研究[J].计算机技术与发展,2007,(03):69-72.
　JI Bin.Research on Rough Set Theory and Its Progress on Applications[J].,2007,(03):69-72.
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粗糙集理论及进展的研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年03期
页码:
69-72
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on Rough Set Theory and Its Progress on Applications
文章编号:
1673-629X（2007）03-0069-04
作者:
纪滨
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
JI Bin
School of Computer Science, Anhui University of Technology
关键词:
粗糙集; 知识发现; 属性约简; 规则提取; 数据挖掘
Keywords:
rough set;  knowledge discovery;  attribute reduction;  rule abstraction;  data mining
分类号:
TP301.6 TP18
文献标志码:
A
摘要:
粗糙集理论是一种较新的软计算方法，是分析和处理不完备信息的一种有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。文中描述了粗糙集的基本理论，分析了粗糙集理论研究的最新进展，指出了粗糙集理论研究中存在的问题，并对粗糙集理论研究的发展趋势进行了展望
Abstract:
Rough set theory is a relatively new computing method and tool to analyze and deal with vagueness and uncertainty effectively It has been widely used in the area of AI, data mining, pattem recognition, fault diagnostics etc. The basic rough set theory is described Recent studies and the existing problems of rough set theory are analyzed. Future research directions are predicted

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省教育厅自然科学研究项目（2006KJ063B）纪滨（1970-），男，江苏人，讲师，硕士，研究方向为人工智能、信息安全
更新日期/Last Update: 1900-01-01