计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (11): 157-161.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

含序信息的粗集方法研究

  

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    国家自然科学基金重大项目(60496321):非规范知识处理的基本理论和核心技术;国家自然科学基金项目(60373098,60173006);国家863高技术研究发展计划项目(2003AA118020);吉林省科技发展计划重大项目(20020303);吉林省科技发展计划项目(20030523).

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 经典粗集理论给出了不可识别、上近似、下近似、简式和核等概念,其核心思想是运用条件属性集导致的知识粒子来近似决策属性集导致的知识粒子,进而推导出规则。这些知识粒子的实质是根据存在于属性值问的等价关系得到的,而事实上可能存在某些属性,其属性值内部存在序关系,与其它某属性间存在语义关系,这样的属性称为标准。本文所研究的粗集方法,考虑标准所携带的这些信息,推导出含有序信息的规则,并探讨使推导的规则更加完全和一致。本文给出了含序粗集方法(CORS)的定义、数据分析以及规则生成方法,并提出了一种更加合理的质量近似公式

关键词: 标准 优先序 有序决策表 支配关系 含序粗集方法

Abstract: In classical rough set theory which gives definitions of indiscernibility relation, upper approximation, lower approximation, reduct and core, the main idea is approximating knowledge granules which come from decision attributes set employing knowledge gr

Key words: Criteria, Preference order, Ordered decision table, Dominance relation, CORS

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!