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根据可辨别关系的下三角矩阵，利用遗传算法提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法，这种算法不仅可以得到正确的约简，而且也能解决粗糙集中启发式算法无法求解的部分问题;文献[61]将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法，并构造一个新的算子modifypop(t+1)来对种群进行修复，既保证了算法的整体优化性，也提高了算法的收敛速度。在数据挖掘方面，文献[60]将粗糙集与遗传算法相结合，提出一种从大型数据表中获取决策规则的方法。该方法利用粗糙集中属性的重要度和核的思想得到属性的约简，然后借助遗传算法来求得Z优解。
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