论文在综合分析基本粗糙集合概念及其约简算法的基础上，阐述了一种基于准则的有序属性决策系统的数据挖掘算法。
实验表明，该方法有效的约简了融合本体中的冗语关系。
知识约简是粗糙集理论的核心问题之一.
基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法。
提出约简质量的定义，从属性约简率和近似质量两方面来衡量约简效果。
那种认为感觉经验是与命题唯一相关的实证主义成了一种不可能的唯我论，因为感觉经验本身在语言中可以被约简掉。
然后基于关系理论,得到一种图像的约简方法.
从论域的角度出发，提出了一种变论域知识约简算法。
人们总期望找到最小约简，但这已被证明是一个NP完全问题。
识别出的冗余数据采用平均法约简.
规约简单的说就是指在电力系统中，发送信息端与接受信息端对所发送数据的报文格式封装与解封装的一套约定。
此外，通过对不相容决策表的正区域的决策值和边界域对原决策表进行分解，得到了一种分布式增量属性约简模型。
粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下，通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。
对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.
并举例说明，对于不一致决策表，其属性的约简不能用信息量来等价表示。
针对无指针式仪表表盘的数字识别问题，提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法。
对粗糙集理论中不相容决策表的约简问题进行了研究.
针对差别矩阵求约简过程中合取范式向析取范式等价转换的难题，提出一种基于差别矩阵构造约简树的有效方法。
提出约简质量的定义，从属性约简率和近似质量两为面来衡量约简效果。
并举例说明，对于不一致决策表，其属性约简的代数表示不能用条件信息量来等价表示。
我们能用约简方程式的方法解决这个问题.
为解决分布式本体融合过程导致的术语包含关系大量冗语的问题，文中提出一种关系约简算法，消除了传递可推导冗语关系，澄清了本体结构。
基于二进制可辨矩阵的知识约简。
并举例说明，对于不一致决策表，其属性的约简不能用信息熵来等价表示。
最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。
粗糙集理论中,属性约简是知识挖掘的核心.
针对无指针式仪表表盘的数字识别问题，提出了一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法。
随着轨道弯曲程度的增加，约简率有所增加。
该文分析属性值约简，针对协调决策表提出一种通过构造决策矩阵直接获取最简规则的方法。