粗糙集理论是由波兰科学家Z.Pawlak在1982年提出的一种处理模糊和不确定知识的数学工具，已经成功应用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。利用粗糙集理论进行数据挖掘，抽取知识规则，最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简和规则提取算法的研究。通过约简的操作，降低属性的维数，提取出适合于决策支持的知识规则，是粗糙集理论的最重要应用之一。 属性约简的求解是一个NP-Hard问题，导致该问题的主要原因是属性的组合爆炸。目前还不存在一种非常有效的方法，因此寻求快速的属性约简算法仍是粗糙集理论的研究热点之一。本文首先分析研究了基于条件信息熵的属性约简算法CEBARKCC，改进了CEBARKCC算法，...Rough Set theory is a mathematics tool for processing vague and imprecision knowledge, which is putted forward by 1982 from Poland scientist Z.Pawlak. Rough Set theory has already been successfully applied in the area of Machine Learning, Pattern Recognition and Data Mining etc. The most important point on using Rough Set theory to mine data and extract rules from knowledge is study the algorithms...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_控制理论与控制工程学号：X20043100
