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在多粒度空间中,本文将概率粗糙集与多粒度粗糙集融合,建立了乐观多粒度概率粗糙集模型和悲观多粒度概率粗糙集模型,并讨论了其相关性质.本文以概率分布理论来分析多粒度粗糙集的知识分类近似精度,并与钱宇华的多粒度粗糙集进行对比,其近似精度有了进一步的提高.最后给出实例验证所提出理论的合理性和可行性.
多粒度概率粗糙集模型
【摘 要】
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在多粒度空间中,本文将概率粗糙集与多粒度粗糙集融合,建立了乐观多粒度概率粗糙集模型和悲观多粒度概率粗糙集模型,并讨论了其相关性质.本文以概率分布理论来分析多粒度粗糙
【机 构】
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广西大学数学与信息科学学院广西南宁530004广西大学电气工程学院广西南宁530004
【出 处】
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第七届中国智能计算大会
【发表日期】
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2013年5期
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