0.21
0.32
0.24
0.30
0.27
d4
0.65
0.74
0.82
0.64
0.34
0.28
0.29
0.70
0.19
0.36
d5
0.54
0.72
0.80
0.61
0.69
0.67
0.54
0.63
0.79
0.78
d6
0.42
0.38
0.45
0.00
0.31
0.54
0.72
0.80
0.61
0.69
d7
0.37
0.48
0.49
0.32
0.78
0.24
0.18
0.64
0.39
0.27
d8
0.22
0.65
0.43
0.48
0.58
0.38
0.59
0.28
0.49
0.30
d9
0.54
0.72
0.80
0.61
0.69
0.42
0.38
0.45
0.00
0.31
d10
0.89
1.00
0.88
0.82
0.95
0.34
0.48
0.21
0.54
0.38
d11
0.42
0.24
0.32
0.15
0.00
0.29
0.45
0.64
0.14
0.29
d12
0.00
0.13
0.17
0.24
0.31
0.41
0.23
0.19
0.35
0.33
d13
0.54
0.32
0.96
0.17
0.69
0.43
0.76
0.26
0.38
0.65
d14
0.78
0.65
0.17
0.92
0.13
0.25
0.54
0.64
0.32
0.16
d15
0.24
0.18
0.65
0.43
0.25
0.78
0.43
0.26
0.56
0.34
d16
0.16
0.24
0.36
0.56
0.68
0.45
0.65
0.34
0.35
0.45
d17
0.46
0..67
0.68
0.36
0.18
0.48
0.29
0.49
0.59
0.60
d18
0.34
0.25
0.67
0.78
0.84
0.37
0.65
0.26
0.54
0.36
d19
0.21
0.46
0.65
0.34
0.58
0.82
0.65
0.69
0.38
0.28
d20
0.37
0.69
0.55
0.62
0.22
0.16
0.49
0.37
0.27
0.28
d21
0.27
0.47
0.49
0.37
0.54
0.56
0.33
0.11
0.52
0.47
d22
0.25
0.56
0.58
0.79
0.79
0.49
0.38
0.59
0.99
0.45
d23
0.55
0.37
0.47
0.68
0.58
0.49
0.58
0.48
0.38
0.38
d24
0.44
1.00
0.75
0.48
0.37
0.58
0.66
0.68
0.33
0.55
d25
0.73
0.82
0.46
0.32
0.47
0.69
0.36
0.36
0.25
0.37
d26
0.36
0.47
0.58
0.48
0.69
0.70
0.34
0.54
0.27
0.48
d27
1.00
0.87
0.95
0.86
0.93
0.79
0.71
0.81
0.78
0.76
d28
0.67
0.54
0.63
0.79
0.78
0.75
0.49
0.62
0.59
1.00
d29
0.65
0.27
0.48
0.84
0.37
0.48
0.55
0.00
0.34
0.46
d30
0.27
0.48
0.48
0.11
0.28
0.91
0.36
0.28
0.38
0.28
d31
0.28
0.68
0.39
0.78
0.48
0.96
0.45
0.67
1.00
0.28
抗风险能力
强
强
弱
强
弱
强
强
弱
弱
强
2.3 粗糙集属性约简
对原始数据进行离散化处理，规定每项指标得分大于0.50属性为“好”值就为1，否则为0;，结果如表：
表2.2 原始数据离散化处理
标
指
专
专家1
专家2
专家3
专家4
专家5
专家6
专家7
专家8
专家9
专家10
d1
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
d2
1
0
0
0
0
1
1
1
1
0
d3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
d4
1
1
1
1
0
0
0
1
0
0
d5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
d6
0
0
0
0
1
1
1
1
0
1
d7
0
0
0
0
1
0
0
1
0
0
d8
0
1
0
0
1
0
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