【摘 要】
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粗糙集理论是由波兰科学家Z.Pawlak在1982年提出的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已经在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了
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粗糙集理论是由波兰科学家Z.Pawlak在1982年提出的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已经在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了较为成功的应用。粗糙集理论具有一些独特的观点，这使得粗糙集特别适合进行数据分析。 属性约简是利用粗糙集理论作为工具来进行数据挖掘的关键技术之一。本文在对各种现有的属性约简算法研究的基础上，在对经典的粗糙集模型进行扩充的基础上，提出了基于变精度模型的属性约简算法，通过修正操作算子修复个体，对各操作算子进行优化，既保证种群的多样性又保证算法能快速的收敛。最后通过实例验证了算法的有效性。
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