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不完备信息系统中基于相似度的变精度粗糙集模型  
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【英文篇名】 Variable Precision Rough Sets Model Based on Similarity Degree in Incomplete Information Systems
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【作者】 颜锦江; 黄兵;
【英文作者】 YAN Jin-jiang~1; HUANG Bing~(2; 3)(1.School of Business Management; Sichuan University; Chengdu 610065; China; 2.School of Information Science; Nanjing Audit University; Nanjing 210029; 3.School of Engineering & Management; Nanjing University; Nanjing 210093; China);
【作者单位】 四川大学工商管理学院; 南京审计学院信息科学学院 成都; 南京大学工程管理学院;
【文献出处】 系统工程理论与实践 , Systems Engineering-Theory & Practice, 编辑部邮箱 2006年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 相似度; 变精度粗糙集模型; 约简;
【英文关键词】 rough sets; similarity degree; variable precision rough sets model; reduction;
【摘要】 提出了一种基于相似度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的两种一般算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.
【英文摘要】 Knowledge reduction is one of the most important tasks in rough set theory,and most types of reductions in this area are based on complete information systems. However,many information systems are incomplete and some data are inaccurate in real world.In this paper,a new rough set model based on similarity degree is presented in incomplete information systems.This model extends the classical rough set model in complete information systems.Two heuristic algorithms based on the number of missing values and sig...
【基金】 国家自然科学基金(70571032/70571055); 江苏省教育厅高校自然科学指导性计划项目(05KJD520102); 南京审计学院科研项目(NSK2006/A03)
【更新日期】 2006-11-08
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言粗糙集理论是一种处理不精确、不确定信息的数学工具[1].经过二十余年的发展,粗糙集理论的研究已取得了长足进步,并成功应用于智能信息处理、模式识别、智能控制和数据挖掘等领域.经典粗糙集理论不含处理原始数据的机制,即它假定研究的信息系统中的数据是不缺损(完备)并且

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