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數據挖掘在農業話題跟蹤中的應用_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現的基礎，但屬性的最小約簡仍是個 NP—hard 問題。為適應農業話題上的一些不相容信息系統，針對相容和不相容信息系統都適用的求核方法， 并根據屬性的重要度運用一種啟發式屬性約簡算法。啟發式算法是對于相容與不相容信息系統都適合的求核方法，可以降低約簡的復雜性，并獲得較優的結果。
式約簡算法的原理與運算過程， 可以更好的應用于農業話題跟蹤技術中，從而解決農業話題跟蹤技術中的發掘問題。為了更好的分析以上算法在農業話題跟蹤中的應用， 我們用一個相容農業信息表和一個不相容農業信息表來具體分析， 通過分析計算，得出相應的結果，看是否滿足農業話題跟蹤技術的要求。先對倉庫環境信息表進行分析， 根據不同時期倉庫內的環境變化情況來跟蹤倉庫的整體評價， 通過啟發式約簡算法對不同時期倉庫內的環境變化情況進行運算處理， 最后得到關鍵信息，從而實現話題的跟蹤監測。這是一張相容信息表：
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