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數(shù)據(jù)挖掘在農業(yè)話題跟蹤中的應用_張偉
粗糙集理論是由波蘭華沙理工大學 Z Pawlak 教授在 1982 年提出的，是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學工具。屬性約簡就是在保持分類能力不變的前提下， 通過對知識的化簡導出問題的決策或分類規(guī)則， 是粗糙集理論中的一個重要研究課題。它的意義在于可以刪除冗余信息，形成精簡的規(guī)則庫以便人們（或者機器人）做出快速、準確的決策。高效的約簡算法是粗糙集應用于知識發(fā)現(xiàn)的基礎，但屬性的最小約簡仍是個 NP—hard 問題。為適應農業(yè)話題上的一些不相容信息系統(tǒng)，針對相容和不相容信息系統(tǒng)都適用的求核方法， 并根據(jù)屬性的重要度運用一種啟發(fā)式屬性約簡算法。啟發(fā)式算法是對于相容與不相容信息系統(tǒng)都適合的求核方法，可以降低約簡的復雜性，并獲得較優(yōu)的結果。
式約簡算法的原理與運算過程， 可以更好的應用于農業(yè)話題跟蹤技術中，從而解決農業(yè)話題跟蹤技術中的發(fā)掘問題。為了更好的分析以上算法在農業(yè)話題跟蹤中的應用， 我們用一個相容農業(yè)信息表和一個不相容農業(yè)信息表來具體分析， 通過分析計算，得出相應的結果，看是否滿足農業(yè)話題跟蹤技術的要求。先對倉庫環(huán)境信息表進行分析， 根據(jù)不同時期倉庫內的環(huán)境變化情況來跟蹤倉庫的整體評價， 通過啟發(fā)式約簡算法對不同時期倉庫內的環(huán)境變化情況進行運算處理， 最后得到關鍵信息，從而實現(xiàn)話題的跟蹤監(jiān)測。這是一張相容信息表：
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