Avec la croissance de l' re num rique, les donn es sont largement disponibles, de sorte que la recherche de connaissances partir de ces donn es est effectu e par des algorithmes d'exploration de donn es. Parmi les diff rents algorithmes d'exploration de donn es, la d tection des valeurs aberrantes est cruciale, car leur pr sence d grade l'efficacit du syst me. La majorit des recherches se sont limit es la d tection des valeurs aberrantes dans un seul univers avec une seule granulation pour les donn es num riques ou cat gorielles. Les algorithmes existants de d tection des valeurs aberrantes par apprentissage automatique fonctionnent bien pour les donn es quantitatives, mais ils ne sont pas directement appliqu s aux donn es qualitatives, vagues et impr cises, ce qui produit des r sultats inefficaces. Il existe galement des informations ambigu s, incertaines, incompl tes et ind termin es qui persistent dans le monde r el. Ces probl mes sont trait s dans ce travail de recherche l'aide de la th orie des ensembles rugueux, des ensembles flous intuitionnistes et des ensembles neutrosophiques. La m thodologie propos e, la m thode de d tection des valeurs aberrantes densit pond r e bas e sur l'entropie grossi re, a t con ue pour d tecter les valeurs aberrantes dans divers syst mes d'information.
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