相容粗糙模糊集模型

发布时间：2017-09-30 02:33

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【摘要】：在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊集模型。当相容关系退化为等价关系时,相容粗糙模糊集模型即为粗糙模糊集模型。相容粗糙模糊集模型扩展了粗糙模糊集的应用范围。
【作者单位】： 河北大学数学与计算机学院;河北省机器学习与计算智能重点实验室;
【关键词】： 粗糙集 模糊集 粗糙模糊集 相容粗糙集 相容粗糙模糊集
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170040,71371063) 河北省自然科学基金资助项目(F2013201110,F2013201220) 河北省高等学校科学研究重点项目(ZD20131028) 河北省教育厅资助项目(Z2012101)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言经典粗糙集模型[1]是波兰数学家Pawlak教授于1982年提出的,已成功应用于数据分析、知识抽取、决策分析等领域。在分类框架下,Pawlak粗糙集模型(或称为经典粗糙集模型)的处理对象是离散值(或符号值)决策表,即描述对象的条件属性是离散值属性,被逼近的决策类是清晰集合。经

【参考文献】

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本文编号：945689