I detta dokument föreslås ett nytt grovt tillvägagångssätt för att upptäcka klassificeringsregler genom en process för kunskapsinduktion som väljer optimala beslutsregler med en minimal uppsättning funktioner som är nödvändiga och tillräckliga för klassificering av verkligt värderade data. En grov uppsättning ramverk för kunskapsupptäckt är formulerad för analys av intervallvärderade informationssystem som konverteras från verkligt värderade råa beslutstabeller. Den optimala funktionen urvalsmetod för informationssystem med intervall-värderade funktioner får alla klassificeringsregler gömda i ett system genom en kunskapsinduktionsprocess. Numeriska exempel används för att underbygga de begreppsmässiga argumenten.
Till exempel i REF, Leung et al. föreslog en grov strategi för att upptäcka klassificeringsregler för de kontinuerligt värderade informationssystemen.
A rough set approach for the discovery of classification rules in interval-valued information systems
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}