可变多粒球粗糙集模型

构建与乐观多粒球粗糙集模型对应的悲观多粒球粗糙集模型,并设计一种介于这2种模型之间的可变多粒球粗糙集模型,以适用于不同决策问题.讨论该模型的相关性质和提出相关的不确定性度量,并设计3种不同的多粒球粗糙集模型正域生成算法.该算法通过纯度的设置对数据进行粒球划分,能够有效地刻画数据之间的内在联系.最后,通过对八组UCI数据集的实验分析验证该模型的可行性和有效性.