论文摘要
粗糙集理论是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,其基本思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。粗糙集理论处理离散数据十分有效,然而,利用粗糙集理论处理连续值属性,必须对连续数据进行离散化,这将造成某种程度的信息损失,将模糊集理论引入粗糙集易于保留连续值属性的信息,因此使用模糊粗糙集理论处理连续数据更能保留原始数据所包含的信息。本文基于模糊粗糙集理论,利用模糊等价关系、模糊上下近似,去除模糊信息系统的冗余属性,找出模糊信息系统的约简,然后利用模糊ID3算法,生成模糊决策树,产生一组模糊规则。