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Knowledge Reduction in Random Incomplete Information Systems via Evidence Theory

机译：证据理论的随机不完全信息系统知识约简

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Knowledge reduction is one of the main problems in the study of rough set theory. This paper deals with knowledge reduction in random incomplete information systems based on Dempster-Shafer theory of evidence. The concepts of random belief reducts and random plausibility reducts in random incomplete information systems are introduced. The relationships among the random belief reduct, the random plausibility reduct, and the classical reduct are examined. It is proved that, in a random incomplete information system, an attribute set is a random belief reduct if and only if it is a classical reduct, and a random plausibility consistent set must be a consistent set.
机译：知识约简是粗糙集理论研究的主要问题之一。本文基于证据证据理论的随机不完备信息系统中的知识约简。介绍了随机不完整信息系统中的随机置信度减少和随机似然度减少的概念。研究了随机置信度减少，随机似然度减少和经典减少之间的关系。证明了，在随机不完备信息系统中，当且仅当它是经典归约时，属性集才是随机信念归约，并且随机似然一致集必须是一致集。

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