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基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的研究的任务书
一、研究背景
随着数据规模不断增长和数据复杂度的提高，决策表作为一种有效的知识表示方式，在信息处理中得到了广泛的应用。属性约简是决策表研究的核心问题之一，它能够将复杂的属性集合简化为最少且具有判别能力的属性集合，从而方便实现数据的分类和预测。因此，基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法成为了当前决策表研究的热点之一。本课题旨在研究基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法，以实现在实际应用中对数据进行有效的分类和预测。
二、研究目的
本课题旨在研究基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法，通过对决策表进行属性约简，建立规则库，从而实现对数据的分类和预测。具体目标如下：
1.深入了解决策表和属性约简的概念，对不完备决策表和不确定决策表进行深入研究。
2.研究属性约简的理论基础，探讨基于不完备决策表的属性约简算法。
3.结合具体应用场景，分析和设计基于不完备决策表的规则获取算法。
4.采用实验验证方法，验证算法的有效性和可用性。
5.深入研究算法的优化和实现过程，提高算法的效率和准确性。
三、研究内容和方法
1.决策表和属性约简的概念及不完备决策表的研究，主要包括对决策表和属性约简的概念进行深入了解，分析并实现不完备决策表的存储和处理。
2.基于不完备决策表的属性约简算法的研究，主要包括分析和实现基于信息增益和模糊熵的属性约简算法，并进行比较和优化。
3.基于不完备决策表的规则获取算法的研究，主要包括分析和设计基于贪心算法和遗传算法的规则获取算法，并进行性能测试和比较。
4.实验验证和算法优化，主要采用UCI数据集进行实验验证，并对算法进行性能测试和比较，通过算法优化提高算法的效率和准确性。
研究方法主要包括文献综述法、实验验证法和数学建模法。
四、研究意义
1.本研究针对基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法进行了全面深入的研究和探讨，为决策表的研究和应用提供了新的思路和方法。
2.本研究所研究的算法和模型可以帮助实际应用中对数据进行有效的分类和预测，能够满足不同行业和领域的需求。
3.本研究所获取的知识和经验可以为决策表的研究和发展提供宝贵的参考，并对相关产业的发展产生积极的推动效果。
五、预期成果
1.基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的设计和实现。
2.UCI数据集实验结果和算法性能测试结果。
3.学术论文和学术报告。
六、进度安排
1.第一阶段(两周)：研究决策表和属性约简的概念，初步了解不完备决策表和不确定决策表的研究现状。
2.第二阶段(两周)：研究基于信息增益和模糊熵的属性约简算法，并进行比较和优化。
3.第三阶段(三周)：研究基于贪心算法和遗传算法的规则获取算法，并进行比较和优化。
4.第四阶段(一周)：编写实验代码，进行UCI数据集实验。
5.第五阶段(一周)：总结实验结果，撰写学术论文和学术报告。
七、参考文献
1.Chen,H.(2011).AttributeReductioninIncompleteDecisionTablesBasedonDiscernibilityMatrix.AdvancesinIntelligentandSoftComputing,82(1),495-504.
2.Xue,B.,Zhang,M.,&Hong,X.(2012).Animprovedalgorithmforattributereductioninincompletedecisiontables.Knowledge-BasedSystems,29(1),55-62.
3.Wen,X.,Zhang,Y.,&Wang,D.(2013).AttributeReductionofIncompleteDecisionTablesBasedonaGeneticAlgorithm.JournalofComputationalInformationSystems,9(5),1847-1854.
4.Xu,Y.,&Liu,H.(2015).AttributeReductioninIncompleteDecisionTablesBasedonRoughSetTheory.JournalofIntelligent&FuzzySystems,28(2),985-991.
5.Wang,M.,Li,C.,&Li,B.(2017).Anattributereductionalgorithmforincompletedecisiontablesbasedonhybridantcolonyoptimizationandroughsettheory.SoftComputing,21(11),3035-3048.