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1、由Pawl ak提出的粗糙集理論是處理不精確、不完備、不確定數(shù)據(jù)的一種有效的數(shù)學(xué)工具.近年來對(duì)粗糙集的研究已經(jīng)擴(kuò)展到多個(gè)領(lǐng)域,并建立了多種擴(kuò)展粗糙集模型.但是各種擴(kuò)展粗糙集只適用于處理含有一種類型屬性的系統(tǒng),不能處理多種不同類型屬性并存的系統(tǒng).本文集中研究了混合數(shù)據(jù)的知識(shí)約簡(jiǎn)和近似算子,主要內(nèi)容如下:
針對(duì)混合系統(tǒng)的約簡(jiǎn)問題,本文首先在引入極小描述的基礎(chǔ)上,分別從局部和全局兩個(gè)角度對(duì)混合信息系統(tǒng)進(jìn)行了約簡(jiǎn),設(shè)計(jì)了求局部約簡(jiǎn)和全
2、局約簡(jiǎn)的算法.其次以極小描述和極大描述為基礎(chǔ),綜合考慮了混合決策系統(tǒng)的類間信息和類內(nèi)信息,對(duì)混合決策系統(tǒng)從類間和類內(nèi)角度進(jìn)行約簡(jiǎn),分別提出類間約簡(jiǎn)、類內(nèi)約簡(jiǎn)和構(gòu)造約簡(jiǎn)算法.最后在混合系統(tǒng)上研究了基于辨識(shí)矩陣求約簡(jiǎn)的方法.實(shí)例表明這些算法是有效折.
針對(duì)混合信息系統(tǒng)的粗糙近似,本文以極小描述為基礎(chǔ),構(gòu)造了分別基于元素和基于粒的四類粗糙近似算子,研究了它們的性質(zhì),分析了它們之間的關(guān)系.并證明了由本文所提出的基于極小描述的近似算子導(dǎo)
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