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基于扩展粗糙集的属性约简的研究的中期报告
扩展粗糙集理论是粗糙集理论的扩展，主要是在原有的基础上增加了特殊数据对象和知识背景的处理方式。属性约简是粗糙集理论中的一个重要问题，它的主要目的是在保持关键信息的同时，减少冗余数据和属性。在扩展粗糙集理论中，属性约简问题更加复杂，因为它需要考虑更多的知识背景和特殊数据对象。
本研究旨在提出一种基于扩展粗糙集的属性约简方法，以解决在特殊数据对象和知识背景下的属性约简问题。具体研究内容如下：
1.研究扩展粗糙集理论的相关内容，了解其基本概念和相关思想。
2.对现有的属性约简方法进行研究，并发现其不足之处，例如只能处理单一数据对象、无法考虑知识背景等。
3.提出一种基于扩展粗糙集的属性约简方法，考虑特殊数据对象和知识背景，目标是在保证关键信息的同时减少冗余属性和数据。
4.通过实验验证所提出的方法的有效性和可行性，并与其他方法进行比较和分析。
目前，已完成前两个研究内容，并开始着手于第三个研究内容的实现和验证。在完成后，将展开实验研究，并进行数据分析和模型评价。最终，将形成一篇相对完整的中期报告。