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不完备决策表属性约简和求核算法的开题报告

一、选题背景

随着数据采集和处理技术的不断发展，数据挖掘和决策分析成为了热门的研究领域。在决策分析中，决策表是一种常见的表示方法。决策表包含了一系列属性和相应的决策，可以帮助人们快速地找到最佳的决策方案。然而，在实际应用中，决策表可能会存在冗余属性，这些冗余属性会影响决策过程的效率。因此，如何对决策表进行属性约简成为了研究热点之一。

目前，决策表属性约简方法主要分为基于启发式算法的方法和基于粗糙集理论的方法。其中，基于粗糙集理论的方法由于具有理论基础、简单易实现等优点，在属性约简方面有着广泛的应用。

二、研究目的及意义

本文将着重研究基于粗糙集理论的不完备决策表属性约简问题，包括求核算法的实现方法和应用效果分析。研究的目的在于探索一种高效、准确的属性约简算法，提高决策表的决策效率和精度。同时，研究对于推动决策分析的发展，提升决策实践的效率和精度具有重要的意义。

三、研究内容和方法

1.研究现有属性约简方法，包括基于启发式算法的方法和基于粗糙集理论的方法，重点分析不完备决策表属性约简问题。

2.研究不完备决策表属性约简方法求核算法的原理与实现，包括基于知识粒度的约简方法、基于分歧区域的约简方法、基于依赖度的约简方法等。

3.在不完备决策表上进行求核算法的实验研究，分析其约简效果和时间复杂度，并与其他算法进行比较。

4.对研究结果进行分析和总结，给出未来研究的方向和重点。

四、预期成果

1.实现基于粗糙集理论的不完备决策表属性约简方法求核算法的程序。

2.研究不完备决策表属性约简问题，提出新的求核算法并分析实验结果。

3.探讨属性约简在决策分析中的应用价值，并为未来研究提供参考思路。

五、研究过程和时间安排

1.阅读相关文献和资料，了解属性约简算法的研究现状。时间安排：3周。

2.实现基于粗糙集理论的不完备决策表属性约简方法求核算法的程序。时间安排：6周。

3.在不完备决策表上进行实验研究，分析算法的约简效果和时间复杂度，并与其他算法进行比较。时间安排：6周。

4.对研究结果进行分析和总结，撰写论文。时间安排：4周。

总计约19周。