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题名基于集对分析的变精度粗糙集模型
被引量：12
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作者
刘富春
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机构
广东工业大学应用数学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期74-76,222,共4页
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基金
广东省自然科学基金项目(编号:020146
031541)
广东工业大学青年基金
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文摘
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,在人工智能及数据挖掘等众多领域已经得到了广泛的应用。对于不完备信息系统目前也有多种扩充方法,如基于容差关系的扩充、基于相似关系的扩充等等。该文是在集对粗糙集模型的基础上,引入相对分类错误率的概念,提出了一种基于集对分析的变精度粗糙集模型。然后用集对分析的方法得到了变精度的上、下近似的性质,将经典粗糙集理论和集对粗糙集理论进行了推广。最后,通过一个不完备信息系统的具体例子,说明了这种基于集对分析的变精度粗糙集模型对不完备信息系统中处理模糊和不确定性知识的可行性和有效性。
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关键词
不完备信息系统
相对分类错误率
集对分析方法
变精度粗糙集
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Keywords
incomplete information system,relatively classified fault rate,set pair analysis,variable precision rough set
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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