粗集模型的特征函数表示

摘要：

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用.由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广.本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型.粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子.粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子--似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系.

关键词：粗集、上下近似算子、信任函数、特征函数、证据理论

所属期刊栏目：24

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市教委资助项目KJ061208

在线出版日期：2007-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-57