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关于城市轨道交通能耗案例知识约简的过程中，会有海量的数据需要处理。假如我们沿用传统的工具对这些海量数据进行检索和分析，不但需要花费大批的时间进行计算，并且还要一切都依赖于事前对数据关系的假设和估计，这种情况与人们愈来愈渴求数据中隐含的知识形成剧烈的冲突。所以为了方面研究，我们需要对这些数据进行约简，既保持知识的完整性，又掉冗余的信息。
1.2 本文研究内容
知识约简是粗糙集理论的核心，粗糙集理论(Rough Set)作为智能信息处理技术的一个新成果，由波兰科学家Pawlak教授所提出的对不完整数据进行分析、推理、学习、发现的新方法[2,3]。运用知识约简的方法对城市轨道交通案例进行约简。
本文首先研究了粗糙集的基础理论知识，讨论了粗糙集的定义及粗糙集中有关知识分类、知识约简等内容；其次探讨了决策表约简中的751种属性的约简算法和四种属性值的约简算法。现今，大部分决策问题都可以通过决策表形式地表达出来，因此它在工程应用中越来越重要。
在上述理论研究的基础上，本文以城市轨道交通地铁为背景，分别通过熵值法、K-Fold交叉验证法和K-NN法进行了知识约简的实际应用。本文通过对地铁属性详细分析，构建了地铁属性的知识约简模型，提出了地铁系统知识的获取与表达的方法。最后三种用于地铁参数属性约简的方法进行了对比分析。全文旨在说明知识约简在决策简化过程中的实际应用意义。
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