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S razwitiem cifrowoj äry dannye stanowqtsq wse bolee dostupnymi, poätomu izwlechenie znanij iz nih osuschestwlqetsq s pomosch'ü algoritmow intellektual'nogo analiza dannyh. Sredi razlichnyh algoritmow intellektual'nogo analiza dannyh poisk wybrosow imeet reshaüschee znachenie, poskol'ku ih poqwlenie snizhaet äffektiwnost' sistemy. Bol'shinstwo issledowanij bylo ogranicheno obnaruzheniem wybrosow w odnoj wselennoj s odnoj granulqciej dlq chislowyh ili kategorial'nyh dannyh. Suschestwuüschie algoritmy mashinnogo obucheniq dlq obnaruzheniq wybrosow horosho rabotaüt s kolichestwennymi dannymi, no oni ne mogut byt' naprqmuü primeneny k kachestwennym, rasplywchatym i netochnym dannym, chto priwodit k neäffektiwnym rezul'tatam. V real'nom mire takzhe suschestwuet neodnoznachnaq, neopredelennaq, nepolnaq i neopredelennaq informaciq . Jeti problemy reshaütsq w dannoj issledowatel'skoj rabote s pomosch'ü teorii grubyh mnozhestw, intuicionistskih nechetkih i nejtrosofskih mnozhestw. Predlozhennyj metod obnaruzheniq wybrosow na osnowe gruboj äntropii s wzweshennoj plotnost'ü byl razrabotan dlq obnaruzheniq wybrosow w razlichnyh informacionnyh sistemah.