近似精度Rough数及其在DSS中的应用

本文在介绍Ｒｏｕｇｈ集基础上，用Ｒｏｕｇｈ下和上近似集定义了近似精度Ｒｏｕｇｈ数及其运算法则。并举例说明了这种新构想的Ｒｏｕｇｈ数被应用于ＤＳＳ（决策支持系统）中颇有新意。最后，阐述了近似精度μ将使Ｒｏｕｇｈ逻辑的五值被扩充为多值。     

基于Rough集的模态逻辑及其近似推理

本文在Ｒｏｕｇｈ集上定义模态逻辑,并将这种逻辑的真值解释在Ｒｏｕｇｈ集上,使得古黄模态逻辑的必然和可能真值统一为Ｒｏｕｇｈｌｙ真值。文章还阐述了这种真值在近似推理中的应用。     

基于Rough集的Rough数及入算子的逻辑价值*

本文在介绍Rough集基础上，提出了基于Rough集理论的Rough数概念及其运算法则．并给出了这种Rough数应用实例及其近似程度算子λ在Rough逻辑中的理论价值．     

一种基于Rough集理论的数据过滤方法

Ｒｏｕｔｈ集理论是一种处理不确定模糊知识的重要工具,在对Ｒｏｕｇｈ集理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Ｒｏｕｇｈ集理论的这滤算法。该处 工硒思想是基于Ｐ－确定的等价类的合并,算法直观,计算简便,理论和实验表明,该算法能够减低信息系统中信息的粒度,在保持规则近似质量不变的前提下,有效地提高规则的统计意义和预测强度。     

Rough集及在近似推理中的应用

本文介绍了Ｒｏｕｇｈ集的基本概念,阐述了Ｒｏｕｇｈ集与信息系统之间的关系,构造了一个基于Ｒｏｕｇｈ近似的距离函数,并使属性值区间化,且略述了开发的中医诊断专家系统,最后,展望了Ｒｏｕｇｈ集的研究前景。     

多Agent系统中基于Rough集的推理

定义了多Ａｇｅｎｔ系统中的推理模型,建立了在该模型下的Ｒｏｕｇｈ集和基于Ｒｏｕｇｈ信方法的Ｒｏｕｇｈ包含计算或称集合连接计算,在知识发现和数据挖掘中,集合之间往往不是给出它们的相等性,而是讨论它们之间的Ｒｏｕｇｈ包含或连接。因为在不同的Ａｇｅｎｔ中集合之间关系的精确和一致解释往往是不容易获得的。一般说来,一条基于决策表上的规则,满足前提公式个体的集合包含于满足结论公式个体的集合常常是用一种支持值和     

基于相似Rough集的模糊检索策略

Ｒｏｕｇｈ集理论作为一种具有模糊边界的集合理论，被广泛运用于不确定环境下的信息处理。文章探讨了一种基于相似关系Ｒｏｕｇｈ集的模糊查询技术，它是对普通Ｒｏｕｇｈ集在数据库中应用的推广，能有效地提高查询的灵活度及效率。     

《Rough集及Rough推理》

Ｒｏｕｇｈ集理论是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具 .对人工智能和认知科学似乎是十分重要的 ;尤其在机器学习、知识发现、归纳推理、模式识别等领域的应用更为突出 :许多重要的国际会议或研讨班都把它列入其研讨和交流的主要内容 .当前国内外学者已公认 ,该理论是研究数据挖掘、知识约简、信息Ｇｒａｎｕｌｅｓ和Ｇｒａｎｕｌａｒ计算的理论基础 ,是当前国内外计算机及相关专业的学者和科技人员的研究热点 .本书共分 7章 ,分别介绍了Ｒｏｕｇｈ集的基本概念、Ｒｏｕｇｈ关系、Ｒｏｕｇｈ函数及广义Ｒｏｕｇｈ集 ;数据约简的各种…     

带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算

文中讨论决策规则及其与演绎推理中的假言推理规则之间的关系,通过数据挖掘中的软计算使决策表中的属性简化和性值区间化,从而找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,从中选择有代表性的,并删去冗余或过剩的规则,并保持决策表的原有用途和的有性能,我们通过开发一个中医诊疗专家系统的实例说明了这种软计算的过程,并分别用于统计或专家计算带可信度因子的产生式规则和基于Ｒｏｕｇｈ集方法计算带Ｒｏｕｇｈ算子的决策规则两     

科学地形成系统的综合评价指标体系--Rough集的应用

本文提出了基于Ｒｏｕｇｈ集的Ｒｏｕｇｈ决策规则,并以此为理论讨论了对评价指标体系的指标属性进行简化,从而科学地形成综合评价指标体系。