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介绍了Ziarko’s变精度粗糙集模型和粗糙模糊集模型,找出了它们的不足。基于支集相对错误分类率及误差参数β（0≤β<0.5）,提出了变精度粗糙模糊集模型,讨论了模型中β上、下近似算子的性质;分析了该模型与Ziarko’s变精度粗糙集模型和粗糙模糊集模型的关系;最后给出了该模型中近似约简的定义和方法,并通过实例分析说明了约简算法的有效性。 相似文献
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集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于对象属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种变精度容许关系,并借用极大一致块方法给出了集值信息系统上极大变精度相容类的定义与一些性质,讨论了在这种极大变精度相容类下集值信息系统的决策规则的获取、属性的相对约简及决策规则的优化。 相似文献
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公理化方法是粗糙集理论研究的重要组成部分,利用公理化方法定义了基于剩余格的L模糊粗糙近似算子,并给出了描述L模糊粗糙近似算子公理集的极简形式。 相似文献
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粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具。粗糙近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Pawlak粗糙近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子。近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向。文中主要研究基于一般二元关系的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,给出了基于粒和基于子系统的广义粗糙近似算子诱导的4种拓扑,研究了它们之间的关系;通过对象的右邻域系统给出了基于粒的广义近似算子诱导的拓扑的基,研究了相应拓扑的正规性与正则性;通过分析基于子系统的广义上近似算子的性质,证明了基于子系统的广义上近似算子诱导的拓扑可以转化为基于对象的广义下近似算子诱导的拓扑。 相似文献
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定义了多数包含关系；借助引入的误差参数β（0≤β〈0．5），提出了基于后继邻域的广义变精度粗糙集模型的β上近似aprβX、β下近似aprβX、β边界bnrβX和β负域negrβX的定义；详细讨论了β上、下近似算子aprβX与aprβX的性质；从对偶性角度出发推广了β上近似、β下近似算子aprβX与aprβX，得到了两对对偶的上、下近似算子aprβX与aprβX和aprβX与aprβX；最后全面讨论了推广后的两对上、下近似算子APRβX与aprβX和aprβX与aprβX的性质，详细分析了它们同广义变精度粗糙集模型中上、下近似算子aprβX与aprβX和一般关系下的变精度粗糙集模型中上、下近似算子RβX与RβX的关系。 相似文献
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粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,决策表属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。利用RoughSet理论的相关知识,提出了一种基于包含度的决策表属性约简算法。与现有的决策表属性约简算法进行比较,它具有较低的复杂度和较强的可使用性。最后对UCI机器学习数据库中的例子进行约简的实验结果证明,它可以取得比较满意的效果。 相似文献
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