基于程度粗糙集模型的近似约简和近似相对约简

被引：6

作者：

戴岱

秦克云

李众立

机构：

[1] 西南交通大学理学院应用教学系

[2] 西南科技大学成都

[3] 成都

[4] 四川绵阳

来源：

西南科技大学学报(自然科学版) | 2003年 / 04期

关键词：

粗糙集; 知识库; 近似约简; 近似相对约简;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

知识约简是在保持知识库分类能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的知识,它是粗糙集理论的核心内容之一。基于程度粗糙集模型提出了知识的近似约简和近似相对约简的定义,并且讨论了它们的一些相关性质。近似约简和近似相对约简是Pawlak粗糙集模型下的约简和相对约简的推广,它们能够在一定误差允许下约简更多的知识,使问题更加简化,同时也为获取近似决策规则奠定了基础。

引用

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