归纳值约简过程研究
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属性约简和值约简是粗糙集理论研究中的两个重要内容，属性约简是在保持与原有的数据库决策能力相同的情况下，选择问题最小属性子集，剔除数据中的没有利用价值成分的过程。在现实世界的问题中，由于噪音、误导和不相关属性的存在，使得属性约仅是在一定程度上去除了决策表中的冗余属性，但并没有完全去掉决策表中的不必要的信息。为此，还需要对决策表进行更深层次的处理，即对决策表进行值约简。值约简是去掉多余的属性值，用最少的条件属性值来区分每一个决策类，在不改变决策能力的基础上得到更加简化的规则集。值约简的研究方法有很多，比如一般的值约简算法、启发式值约简算法、基于决策矩阵的值约简算法、归纳值约简算法和Skowron算法等。本文主要研究基于归纳的值约简算法，并对算法的执行效果进行了实验验证，以及与启发式值约简算法进行了比较。
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