基于证据理论刻画多粒度覆盖粗糙集的数值属性

摘要：

在经典多粒度粗糙集模型的基础上，基于论域中对象的极大描述和极小描述，定义了4种应用更为广泛的悲观多粒度覆盖粗糙集模型。然后通过集合的交、并运算与关系划分函数，构造了对象关于覆盖族的单粒度的多元覆盖及单粒度划分。在此基础上，基于证据理论，探讨了4种悲观多粒度覆盖粗糙集的上、下近似与信任函数和似然函数之间关系，并描述了该模型所具备的相关数值属性。对比分析表明悲观多粒度覆盖粗糙集模型既具备经典多粒度粗糙集模型能够融合多源信息的优势，又克服了其应用范围狭窄的缺点。实例分析验证了所提模型的有效性。

关键词：粗糙集理论、覆盖、粒度、证据理论、近似、特性描述

所属期刊栏目：11

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61573127，61502144，61300121，61472463；河北省自然科学基金项目 A2014205157；河北省高校创新团队领军人才培育计划项目 LJRC022；河北省高校自然科学基金项目 QN2016133；河北师范大学博士科学基金项目 L2015B01；河北省教育厅研究生创新项目 sj2015001．

在线出版日期：2016-09-26（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：481-486