可变多粒度粗糙集模型

被引：46

作者：

张明 ^{[1
,2
]}

唐振民 ^{[1
]}

徐维艳 ^{[3
]}

杨习贝 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 江苏科技大学计算机科学与工程学院

[3] 江苏科技大学数理学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2012年 / 25卷 / 04期

基金：

国家自然科学基金重点项目; 中国博士后科学基金;

关键词：

可变多粒度粗糙集; 粒计算; 度量; 约简;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2012.04.022

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

通过分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之处,提出一种可变多粒度粗糙集模型.研究可变多粒度粗糙集、乐观多粒度和悲观多粒度粗糙集的性质,讨论它们之间度量的关系,研究可变多粒度粗糙集决策规则获取的方法.提出一种基于属性重要度的启发式约简的算法.实例分析结果验证该方法的可行性.

引用

页码：709 / 720

页数：12

共 7 条

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