【摘 要】
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粗糙集理论是一种新的软计算工具,它能有效地处理模糊和不确定性数据,并从中发现其隐含的知识.自1982年波兰教授Pawlak Z提出此理论后,由于其思想新颖、计算简单和方法独特等
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粗糙集理论是一种新的软计算工具,它能有效地处理模糊和不确定性数据,并从中发现其隐含的知识.自1982年波兰教授Pawlak Z提出此理论后,由于其思想新颖、计算简单和方法独特等优点,已经成为一种重要的信息处理技术,受到越来越多学者的广泛关注.相似度量是比较两个对象相似程度的有力工具.因此如何更加合理且准确地定义两个对象的相似程度,也就成了热门研究问题之一.本文定义粗糙集的两种相似度量.第一种是基于上下近似的相似度量,这种相似度量分别考虑了上下近似,并按需求赋给上下近似不同的权重,它在应用中有很大的灵活性.由于一种包含度即可定义一种相似度,因此利用包含度给出了粗糙集的另外一种相似度量.同时本文还在粗糙模糊集和直觉模糊粗糙集的情形下讨论了基于上下近似和基于包含度的相似度量的推广形式.属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.通过属性约简,可以删除冗余的信息,进而得到相对简单且准确的分类.本文从新定义的两种相似度量出发,根据相似度量的变化定义了两种属性的重要度,进而提出一个对信息系统进行属性约简的算法.
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