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粗糙集的属性约简算法研究的任务书
任务书
研究对象：粗糙集的属性约简算法
研究目的：深入了解粗糙集的属性约简算法的原理和应用，探索其在数据挖掘中的实际应用。
研究内容：
1.粗糙集理论基础的探究
·粗糙集的定义和性质
·粗糙集的等价类和近似概念
·粗糙集的下近似和上近似
2.属性约简算法的研究
·基于正域的属性约简算法
·快速属性约简算法
·基于粒计算的属性约简算法
·基于概念格的属性约简算法
3.属性约简算法在数据挖掘中的应用
·基于属性约简算法的特征选择
·基于属性约简算法的分类算法
·基于属性约简算法的预测算法
4.属性约简算法的优缺点分析和改进研究
·属性约简算法的优点和不足之处
·根据实际应用场景，提出改进算法的可能性和可行性。
研究方法：
1.理论分析法：对粗糙集理论和属性约简算法的相关基本知识和数学模型进行归纳总结和深入探究。
2.实证研究法：选取标准数据集或真实数据集进行实验，比较各种属性约简算法在实际应用中的性能优劣，判断其实际的适用性和有效性。
3.优化设计法：根据实验结果和应用场景，结合理论知识，提出改进算法的设计思路，设计具有一定差异性和改进性的优化算法。
研究要求：
1.熟悉数据挖掘相关理论知识，掌握基本数学工具和计算机技能。
2.具有较强的研究能力和创新意识，具有扎实的理论基础和实际经验。
3.具备一定的论文写作能力和表达能力，能够撰写清晰、准确、规范的论文。
4.不少于1200字。
进度安排：
第一阶段：对粗糙集理论和属性约简算法的基础知识进行系统学习和深入探究，分析其理论基础和实现原理，对优缺点进行综合评价。预计时间为1个月。
第二阶段：选取标准数据集或真实数据集进行实验，应用各种属性约简算法进行特征选择、分类或预测，比较各算法在实际应用中的性能和效果。预计时间为2个月。
第三阶段：根据实验结果和应用场景，进一步深入研究各种改进算法的设计和实现方法，提出具有创新性和实用性的改进算法。预计时间为1个月。
第四阶段：文章写作和论文撰写，包括论文框架设计、内容撰写、格式标准化等环节。预计时间为1个月。
参考文献：
1.周志华,机器学习,清华大学出版社,2016.
2.康耀锐,肖力,数据挖掘基础,清华大学出版社,2008.
3.李舟,鲁晓丽,粗糙集理论及其应用,科学出版社,2008.
4.杨强,邹小刚,基于属性约简与聚类分析的数据挖掘方法,机械工业出版社,2017.
5.T.Y.Lin,Y.Liu,H.Li,andW.Zhong,AttributeReductioninDecisionSystemsBasedonGranularComputing,IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB:Cybernetics,vol.34,no.1,pp.421–435,2004.