【摘 要】
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随着计算机的普及,商业、政府、企业中积存了大量的原始数据,迫切需要一种有效的从大规模数据库中发现有价值信息的工具和方法.数据挖掘,也称数据库知识发现,是从数据库中发
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随着计算机的普及,商业、政府、企业中积存了大量的原始数据,迫切需要一种有效的从大规模数据库中发现有价值信息的工具和方法.数据挖掘,也称数据库知识发现,是从数据库中发现并提取新颖的、有效的、并能为人们理解的模式的高级处理过程.分类是数据挖掘中的一个重要问题,分类的目的是将给定的实例映射到特定类别中,产生一个分类模型,然后利用该模型对学习数据进行预测.该文详细讨论了数据挖掘过程的各个环节,定义了粗糙集的加权分类质量和加权属性重要性的概念,并给出一种基于粗糙集和聚类的离散化新方法,提出基于粗糙集的最小属性子集选择方法和基本分类算法、约简算法和扩展算法.铸造行业是制造业的重要组成部分,是国家重要的基础工业之一,对国民经济的发展起着重要作用.该文利用面向属性归纳、粗糙集和模糊集等技术,对铸造缺陷数据进行分析,生成模糊矩阵和决策规则.
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