基于灰色关联度的变精度粗糙集模型

为了解决经典粗糙集理论无法处理不精确分类以及连续值属性离散化造成信息损失等问题,本文提出了基本灰色关联度的变经度粗糙集模型(γ-′β(X),γ′β(X))。首先利用灰色关联度定义相似并进一步定义粗糙集并研究了模型的部分性质和定理(当0<t1≤t2<1时,有γt2(x)γt1(x)、γ-t1β(X)γ-t2β(X)及γt2β(X)γt1β(X)成立),然后提出了一种基于重要度SIGB(c)的约简算法来计算最小约简,最后通过一个实例说明模型是有效和可行的。