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第26卷第6期阿坩弘方净7jil，季杯(自然科学版)01．26No．6
2010年12月JournalofHebeiNorthUniversity(NaturalScienceEdition)Dec．2010
质量评估的粗挖掘模型的研究
方倩珊
(漳州城市职业学院初等教育系，福建漳州363000)
摘要：针对目前的质量评估的挖掘模型和算法不能保证得到决策表的最佳约简集，影响了后续挖掘的效
率．利用粗糙集提出质量评估的粗挖掘模型。该模型的算法不仅能计算决策表的最佳约简集，而且能简化最佳
约简集的生成，减少计算机的大量运算，有效地促进粗挖掘的实施．并以教学质量评估为例，验证了该算法的
可行性、有效性．
关键词：质量评估；粗挖掘；属性约简；模型
中圈分类号：TP311．13文献标识码：A文章编号：1673-1492(2010)06—0042—06
OnRoughExcavationModelofQualityAssessment
FANGQian．shan
(DepartmentofElementaryEdmcation，ZhangzhouCityUniversity，Zhangzhou363000，Fujian，China)
Abstract：Thequalityassessmentforthecurrentminingmodelsandalgorithmsdonotguaranteethe
bestdecisiontablereductionset，whichaffecttheefficiencyofsubsequentmining．Roughsetsareusedto
putforewardminingmodelofroughqualityassessment，ofwhichthealgorithmcalculatesthebestreduc—
tionsetdecisiontable，simplifiesgenerationofthedecisionandreducesthecomputation．Iteffectively
promotestheimplementationofminingrough．Anexampleofteachingqualityassessmentprovesthealgo—
rithmfeasibleandeffective．
Keywords：qualityassessment；roughexcavation；attributereduction；model
0引言
粗糙集理论(RoughSet)f1]是一种新的处理模糊和不精确性知识的数学工具．近年来，它已被广泛地
应用在人工智能、模式识别、数据挖掘等方面．如何迅速有效地建立质量评估的挖掘模型，获得隐藏在数
据之后的商机、财富等有用的知识信息，成为众多决策者和管理者的当务之急．
目前，国内外已有很多关于质量评估的挖
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