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基于扩展粗糙集的属性约简的研究的任务书
任务：基于扩展粗糙集的属性约简的研究
1.研究背景
属性约简是数据挖掘中的一个重要问题，其主要是指在保证分类准确率的前提下，去除冗余属性，缩小数据集规模，从而提高分类模型的效率和可解释性。传统的属性约简方法主要基于精确集合，但是在实际情况中，数据集中常常包含不确定性或模糊性，因此需要对精确集合进行扩展。近年来，扩展粗糙集理论在属性约简中得到了广泛应用，并取得了较好的效果。因此，本研究将探讨基于扩展粗糙集的属性约简方法，以期在数据挖掘领域取得更好的性能。
2.研究内容
2.1扩展属性约简方法的研究
本研究将综合目前已有的扩展属性约简方法，主要研究含有空间约束和时序约束时的属性约简问题。在此基础上，提出一种适合大规模数据集的扩展属性约简方法。
2.2算法优化和实现
针对已有算法存在的不足，本研究将提出一些改进方法，以期达到更好的性能和效果。在此基础上，将实现优化后的算法。
2.3实验与分析
本研究将通过一系列实验，对比不同算法的性能和效果。实验数据来源包括真实数据集和人工生成的数据集。在实验过程中，本研究将对算法时间复杂度和精度进行测试和分析。
3.研究意义
本研究对于属性约简领域的进一步发展具有一定的参考价值和指导意义。同时，本研究所提出的算法也将为实际应用提供一定的帮助。例如，在企业经营中，可以通过属性约简，减少决策变量的数量，以帮助企业做出更恰当的决策。
4.研究计划
第一年：
1.整理国内外相关研究
2.学习扩展粗糙集理论和属性约简算法
3.实现已有的扩展属性约简方法，并对其进行测试和分析
第二年：
1.提出一种适合大规模数据集的扩展属性约简方法并编写代码
2.对比已有算法和新算法的性能和效果
第三年：
1.分析实验结果，提出改进和优化方法
2.发表学术论文
3.完善论文和代码，提交毕业论文
5.预期成果
1.一篇SCI或者EI收录的学术论文
2.一份完整的算法代码
3.一份毕业论文
4.一份可供实际应用的算法使用文档