粗糙集的最优近似集

张清华; 薛玉斌; 王国胤

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Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集(R)(X)和下近似集(R)(X)更近似于目标概念X的λ立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件.

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来源
《软件学报》 |2016年第2期|295-308|共14页
作者
张清华; 薛玉斌; 王国胤;
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作者单位

重庆邮电大学理学院;

重庆400065;

计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学);

重庆400065;

重庆邮电大学理学院;

重庆400065;

计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学);

重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 模糊集; 近似集; 相似度; 粒计算;

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