多粒度概率粗糙集及其在目标识别中的应用

发布时间：2017-08-30 21:34

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【摘要】：针对传统多粒度粗糙集模型在反映问题的不完全性与统计特性方面的局限性,提出了多粒度概率粗糙集模型。首先,将概率粗糙集模型的思想与粒计算中多粒度空间描述问题的思想相结合,给出具有一般性的多粒度概率粗糙集模型的定义。同时,以正域及负域不变的原则定义了乐观多粒度概率粗糙集模型的属性约简。然后,基于Bayes最小风险理论对多粒度概率粗糙集模型中的参数进行确定。最后,将乐观多粒度概率粗糙集模型应用于弹道导弹目标识别问题中。
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;西北工业集团有限公司;
【关键词】： 多粒度粗糙集 概率粗糙集 多粒度概率粗糙集 Bayes决策 目标识别
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言粒计算[1]是当前计算智能领域中模拟人类的多粒度、分层次思维解决复杂问题的新方法。Pawlak经典粗糙集[2]模型以及该模型的许多拓展,都是建立在划分或者粒化的基础上,因此,粗糙集是粒计算的一个特例。从Pawlak粗糙集理论诞生至今,根据不同的需求已经发展了许多的粗糙集

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本文编号：761608