【摘 要】
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粒计算是数据挖掘和知识发现的一个重要手段,以信息粒作为基本计算单位,可以有效地处理大规模数据.不完备序决策系统拓展了经典粗糙集模型,将优势关系引入粗糙集模型使其能够
【机 构】
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中南大学 信息科学与工程学院,长沙,410083
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粒计算是数据挖掘和知识发现的一个重要手段,以信息粒作为基本计算单位,可以有效地处理大规模数据.不完备序决策系统拓展了经典粗糙集模型,将优势关系引入粗糙集模型使其能够更好地处理带有偏好关系的不完备决策表.本文结合了粗糙集和证据理论,研究了在不完备序决策系统中,序上、下近似算子和证据理论中的信任函数和似然函数的关系,给出了如何根据序上、下近似算子来计算信任函数和似然函数的方法.进而提出了在不完备序决策系统中证据理论下,近似分布约简和相对信任约简的定义和相关性质,并研究了它们之间的一致性,为粒计算提供了一种新的思路.
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