粗集中粗元的结构及其拓广

发布时间：2018-03-11 12:38

  本文选题：Rough　切入点：set　出处：《计算机科学》2000年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正 1 引言在决策过程中,如何处理不确定性,已吸引了不少学者的注意,对此,人们提出了各种各样关于不确定性信息的表示模型,及不确定性推理方法,如Shortliffe和Buchanan的不确定因子法,Duda的概率逻辑,Dempster和shafer提出的证据理论方法,Zadeh的模糊集理论,Dubois和Prade提出的可能度推理方法等。近年来,波兰人Pawlak建立的粗集理论在学术界影响很大,这是因为粗集理论为数据挖掘和知识发现领
[Abstract]:1 Introduction in the decision-making process, how to deal with uncertainty, has attracted many scholars' attention, in this regard, people put forward all kinds of model uncertainty, and uncertainty reasoning methods, such as uncertain factor method Shortliffe and Buchanan, the method of probabilistic logic Duda, Dempster and Shafer proposed the theory of evidence Zadeh, fuzzy set theory, Dubois and Prade may be proposed of reasoning methods. In recent years, the academic circles in the great influence of rough set theory to establish the Polish Pawlak, this is because the rough set theory for data mining and knowledge discovery.

【作者单位】： 西北工业大学 西北工业大学 西北工业大学 西北工业大学 西北工业大学
【基金】：国家教委博士点基金(98069923) 陕西省自然科学基金(98X15)
【分类号】：C934

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本文编号：1598204