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文檔簡介
1、決策系統(tǒng)的知識約簡是粗糙集理論的精髓之一。利用粗糙集理論及其約簡算法可以進行決策制定、知識獲取、機器學習、模型建立等，知識約簡離不開一系列的算法作支撐，包括判斷屬性的重要性、求核、屬性約簡和值約簡等。 本文首先研究比較了三種屬性約簡算法：基于可辨識矩陣的屬性約簡的一般算法、基于可辨識矩陣算法的改進算法以及啟發(fā)式屬性約簡算法，分析了三種算法的過程和適用場合，并通過實例對三種算法的有效性進行了驗證分析。經(jīng)過屬性約簡后的決策系統(tǒng)還包含
2、著大量的冗余信息，需要進行屬性值的約簡。本文接著研究了值約簡的一般算法及其改進算法，并分別通過實例進行了仿真分析，最終獲得了決策系統(tǒng)的最簡決策規(guī)則。 接著我們對客戶關(guān)系管理中常見的分析模式-RFM分析模型中的客戶數(shù)據(jù)分別進行了屬性約簡和值約簡，得到對客戶價值分類的決策規(guī)則，確定了具有相似需求和價值趨向的客戶群體，從而達到保持客戶、最大限度地提高客戶滿意度的目的。 最后，本文對入侵檢測系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，使用粗糙集理論的屬性約
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