计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (11): 150-151.
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摘要： 贝叶斯粗糙集模型是一种修正的变精度粗糙集模型，它既能克服粗糙集模型所描述的分类是完全精确的，同时又不需要象变精度粗糙集模型需要预先给定参数，因此在人工智能与认识科学领域有重要的作用。本文通过引入上、下分布约简给出该模型的一种约简方法。
关键词: 贝叶斯粗糙集 信息系统 知识约简 变精度粗糙集模型 贝叶斯 给定参数 认识科学 人工智能 约简方法 分布约简
Abstract: The Bayesian rough set model is a modified rough set model,it can avoid what Palawk rough set describes classification is precise completely, simultaneity it needn＇t give parameters previously like variable precision rough sets model. Hence , it acts an i
Key words: Bayesian rough set. In-formation system, Knowledge reduction
. 关于贝叶斯粗糙集模型的知识约简[J]. 计算机科学, 2005, 32(11): 150-151. https://doi.org/
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