概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型之研究

经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度如变精度、概率论、模糊集来拓展其研究领域.概率粗糙集是从概率论出发,充分利用近似边界区域提供的统计信息,能提取带有确定因子的决策规则.概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型是其后两种形式.论文推导了概率Ⅲ型与Ⅳ型的若干定理及重要性质,并予以证明;把最小风险Bayes决策转化为概率Ⅲ型与Ⅳ型下的问题来解决,最后用一个实例说明了其有效性.