该论文《基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究》发表于2002年3月的东南大学学报(自然科学版)第32卷第2期。作者李龙澍、程慧霞和卢冰原针对Rough集理论在处理凸序列时存在的问题,进行了深入的研究。Rough集是数据挖掘和知识发现领域的一种重要概念,它通过简化数据结构来提取知识,尤其在不确定性和模糊性的情况下。 论文的核心贡献是提出了一种新的理论框架——凸Rough集模型。这一模型扩展了传统的Rough集理论,使其能够更有效地处理凸序列,即那些具有特定结构的数据集合。通过定义凸Rough集和凸Rough模糊集,论文构建了相应的数学基础,使得数据约简和规则发现过程更为精确和高效。 凸Rough模糊集的关键在于其隶属函数的定义,这是决定数据如何被分类和简化的重要依据。作者不仅提供了理论上的阐述,还设计了具体的应用算法,使得研究人员能够将这一理论应用于实际的数据分析任务中。 论文通过一个实际应用案例,展示了凸Rough集模型在数据约简和规则发现方面的优势,证明了其在处理复杂数据集时的有效性和实用性。案例分析结果表明,相比于传统方法,使用凸Rough集模型能够显著提高数据处理的效率,减少冗余信息,并且能够挖掘出更准确的决策规则。 论文的关键词包括“数据约简”、“规则发现”、“Rough集”和“凸Rough集”,这些关键词突出了研究的重点和创新点。中图分类号TP18和文献标识码A,以及文章编号1001-0505(2002)02-0201-05,表明这是一篇高质量的自然科学类学术论文,值得进一步研究和引用。 总结来说,这篇论文在Rough集理论基础上的创新,为数据科学中的约简和规则发现提供了一种强大的工具,对于提升数据分析的精度和效率具有重要意义。
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