基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法.该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度.最后,通过实例说明该算法的有效性.

基于K等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其应用

针对K等价度容差关系,提出了一种基于K等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展。给出了K等价度容差关系下变精度粗糙集模型的上近似、下近似、和负域的定义以及近似质量和粗糙测度定义,并详细地讨论了上下近似算子的性质。最后,实例分析该模型在信息处理中应用的有效性。

不完备信息系统的Rough模型扩充

在处理不完备信息系统时,需要对经典粗糙集理论进行扩充。目前有一般容差关心,相似关系,限制容差关系等Rough集模型,然而这些模型还存在一定的局限性。论文对此进行了分析和改进,建立了基于k等价度容差关系的Rough模型,并通过实例说明了该模型具有很好的灵活性,得到的结果也更加符合实际情况。