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不完备信息系统的属性约简及规则提取的研究的任务书
任务书
一、研究背景
信息系统是一个包含大量数据和信息的系统，根据信息系统的特点，将其划分为完备信息系统和不完备信息系统。相比之下，不完备信息系统更具有不确定性和复杂性，其内部数据往往存在着不完整、模糊、不一致等问题，这增加了信息系统处理的难度和复杂性。如何对不完备信息系统进行有效地数据分析和规则提取，已经成为当前信息领域的一个重要研究问题。本文着重探讨不完备信息系统的属性约简及规则提取技术。
二、研究目的
本文旨在通过对不完备信息系统中属性约简及规则提取的相关内容进行深入分析和研究，以实现以下目的：
1.探讨不完备信息系统的特性和属性约简及规则提取的相关概念与方法。
2.探索不完备信息系统的属性约简及规则提取的研究现状，找出尚待解决的难点和问题。
3.研究不完备信息系统的属性约简方法，提出一种适用于不完备信息系统的属性约简算法。
4.研究不完备信息系统的规则提取方法，提出一种适用于不完备信息系统的规则提取算法。
5.设计一个不完备信息系统的属性约简及规则提取的应用实例，验证所提出的属性约简和规则提取算法的有效性和准确性。
三、研究内容
1.不完备信息系统的特性和属性约简及规则提取的相关概念和方法分析。
2.不完备信息系统的属性约简方法研究，包括基于粗糙集的属性约简算法、基于模糊集的属性约简算法等。
3.不完备信息系统的规则提取方法研究，包括频繁集挖掘算法、粗糙集规则提取算法等。
4.基于所提出的算法，设计一个不完备信息系统的属性约简及规则提取的应用实例。
5.对所得到的结果进行验证并进行分析，得出结论，对所提出的算法进行比较和总结。
四、研究方法
本文采用理论分析和实验研究相结合的研究方法。具体包括以下几个方面：
1.理论分析。通过对不完备信息系统的特性、粗糙集理论和模糊集理论的分析，提出适用于不完备信息反映的属性约简方法和规则提取方法。
2.实验研究。通过设计一个不完备信息系统的属性约简及规则提取方法的应用实例，验证所提出的算法的有效性和准确性，并对所得结果进行分析和总结。
五、研究进度安排
第一阶段2022年9月-2022年11月
1.研究不完备信息系统的基本特性和相关概念及方法。
2.研究不完备信息系统的属性约简方法，包括基于粗糙集的属性约简算法、基于模糊集的属性约简算法等。
3.研究不完备信息系统的规则提取方法，包括频繁集挖掘算法、粗糙集规则提取算法等。
第二阶段2022年12月-2023年2月
1.提出适用于不完备信息系统的属性约简算法。
2.提出适用于不完备信息系统的规则提取算法。
3.设计不完备信息系统的属性约简及规则提取的应用实例。
第三阶段2023年3月-2023年5月
1.对所得结果进行验证并进行分析，得出结论。
2.对所提出的算法进行比较和总结。
3.完成论文的撰写。
六、研究成果
1.与不完备信息系统的属性约简及规则提取相关的论文若干篇。
2.设计并实现了一个不完备信息系统的属性约简及规则提取的应用实例。
3.提出了适用于不完备信息系统的属性约简算法和规则提取算法。
七、参考文献
1.Pawlak,Z.(1982).Roughsets.InternationalJournalofComputerandInformationSciences,11(5),341-356.
2.Dubois,D.,&Prade,H.(1980).Fuzzysetsandsystems:theoryandapplications.NewYork:AcademicPress.
3.Han,J.,Pei,J.,&Yin,Y.(2000).Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.ACMSIGMODRecord,29(2),1-12.
4.Jang,J.S.R.(1993).ANFIS:adaptive-network-basedfuzzyinferencesystem.Systems,ManandCybernetics,IEEETransactionson,23(3),665-685.
5.Li,T.,Luo,Y.,&Wu,Z.(2013).Anewalgorithmforroughsetattributereductionbasedonfuzzy-roughconcepts.Knowledge-BasedSystems,48,12-23.