【摘 要】
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数据挖掘是从海量数据中提取出有效的、潜在的、有用的,并最终可被理解的高级处理过程.数据挖掘不仅是一种理论性和应用性都很强的技术,而且也是一个充满活力的研究领域.目前
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数据挖掘是从海量数据中提取出有效的、潜在的、有用的,并最终可被理解的高级处理过程.数据挖掘不仅是一种理论性和应用性都很强的技术,而且也是一个充满活力的研究领域.目前,数据挖掘主要研究的热点之一是由单一的数据挖掘方法发展为多种方法相结合来获取知识.本文提出了一种基于粗糙集和决策树结合的数据挖掘新方法,并以胶合板缺陷检测数据为对象,进行了大量的理论分析和实验研究,最后将获得的知识与基于粗糙集的数据挖掘方法获得的规则进行了对比分析,实验证明此方法的快速性、规则可解释性、分类准确率等技术指标都得到了显著的提高和改善,取得了重要的理论和应用研究成果.
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