一种粗糙集理论中量化容差关系的改进

量化容差关系是粗集理论中一个最重要的扩展模型,然而它却有自己的局限性:需要诸如不完备信息系统中的属性值的概率分布情况等相关领域的知识。本文提出了一个量化容差关系的改进模型,这个新的模型是建立在对不完备信息系统的属性值的统计数据基础上的,它有效地克服了普通量化容差关系的不足。实例分析表明,改进的量化容差关系比原来量化容差关系更符合实际,具有更强的分辨能力。在进行缺失数据补齐时,改进的量化容差关系更适合于作为寻找最相似对象的基础,获得更高的补齐率。