多重粗糙集模型

摘要：

基于多重集合,对Z.Pawlak粗糙集的论域进行了扩展,提出了基于多重粗糙集理论,并给出了该理论相关内容的完整定义、定理和性质,其中包括多重论域定义、论域对象及其状态与重要度的定义与标识、多重粗糙集对象与Z.Pawlak粗糙集对象的相互转换方法、多重近似集的定义及其性质的证明、多重等价类及其成员关系的定义与性质的证明、多重粗糙集的属性约简与决策分析等内容.这些定义、定理和性质与Z.Pawlak粗糙集既有区别又有联系.多重粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性.可以很方便地实现对象状态间的各种运算,这些特性可为挖掘潜藏在关系数据结构中的知识提供方便.

关键词：知识发现、粗糙集、多重粗糙集、多重集

所属期刊栏目：46

分类号：TP182;O159(自动化基础理论)

资助基金：陕西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant 2007E217;陕西省教育厅专项基金项目07JK076;校基础研究基金项目JC0719

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：53-57,78