【摘 要】
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目前,粗糙集理论大多数的研究应用都停留在静态表的基础上,但在实际中决策信息表的数据是在不停的增加更新当中,静态的方法在处理不停增加和变换的数据时有着很明显的局限性
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目前,粗糙集理论大多数的研究应用都停留在静态表的基础上,但在实际中决策信息表的数据是在不停的增加更新当中,静态的方法在处理不停增加和变换的数据时有着很明显的局限性。在经典粗糙集理论的基础上,引入多粒度时间序列,对决策信息系统划分后,研究各个粒所产生的决策间的相互关联性,建立相关的粒度决策演化模型,并通过实例验证同源演化的有效可行性。
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