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Keywords: 粗糙集理论,增量式学习,可变精度粗集模型,决策矩阵
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为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法。通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.
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