【摘 要】
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决策粗糙集和程度粗糙集作为两类广义的粗糙集模型,分别从相对信息量化和绝对信息量化的观点对经典的粗糙集模型进行了扩张。本文在序信息系统中将这两类广义粗糙集模型进行
【机 构】
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重庆电讯职业学院基础部; 重庆理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502065);重庆市科委基础科学与前沿技术研究(重点)项目(cstc2015jcyjBX0127);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500922;KJ1605201)
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决策粗糙集和程度粗糙集作为两类广义的粗糙集模型,分别从相对信息量化和绝对信息量化的观点对经典的粗糙集模型进行了扩张。本文在序信息系统中将这两类广义粗糙集模型进行融合,即将决策粗糙集和程度粗糙集的近似算子重新组合,以此构造了两种不同类型的双量化粗糙集模型。然后,对模型的一些基本性质进行了讨论,新建立的粗糙集模型包含了相对量化信息和绝对量化信息。最后,通过对实际案例分析展现了双量化决策规则的获取方法,结果表明两类模型均可以有效的获取决策规则,本文为序信息系统中的决策分析提供了新的选择。
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