【摘 要】
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粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具,在信息系统知识发现领域具有广泛的应用。粗糙集方法应用于信息系统属性约简的核心是信息系统中对象的相似性刻画方法。对
【出 处】
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2015年智能科学与不确定性数学国际学术会议(ISMU2015)
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粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具,在信息系统知识发现领域具有广泛的应用。粗糙集方法应用于信息系统属性约简的核心是信息系统中对象的相似性刻画方法。对于完备信息系统,Pawlak 提出了不可区分关系以描述对象的相似性；而对于不完备信息系统中对象的相似性有多种描述方式,相应地,人们提出了容差关系,非对称相似关系,量化容差关系,限制容差关系等,它们都是完备信息系统中不可区分关系的推广。我们注意到基于完备信息系统中的不可区分关系,对象之间可区分的程度存在差异性,但这种差异性在不可区分关系中没有描述。为了更精细地描述对象相似性,我们提出程度不可区分关系的概念,并讨论相应粗糙集模型的性质。进一步地,我们提出程度量化容差关系描述不完备信息系统中对象的相似性,并研究相应的粗糙集模型中近似算子的结构与性质。
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