基于粗糙集信息不完备系统的膨胀土分类规则提取

在膨胀土试验中存在大量相互缺损的试验数据,不利于膨胀土分类规则的提取。基于粗糙集信息不完备系统的决策挖掘可以提取膨胀土分类规则。提出了用膨胀土分类决策系统的可信度作为先验概率,用膨胀土试验数据的支持度作为后验概率,引入贝叶斯方法计算条件概率,然后提取条件概率大于某一阈值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则。实例及应用分析表明,基于粗糙集不完备系统的膨胀土分类规则提取概念明确,过程简单,易于编制计算机程序,具有明显的理论意义和使用价值。