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在经典粗糙集中通常运用不可区分关系对知识进行粒化。为解决知识粒化过细带来的分类和决策困难，文章在程度不可区分关系的基础上，讨论了各种可区分关系和不可区分关系的演化机制，提出了基于序信息系统的改进程度可区分关系，进一步刻画对象属性值间的差异程度，最后建立了一种基于程度可区分关系的概率粗糙集模型。
序信息系统下的程度可区分关系研究
【摘 要】
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在经典粗糙集中通常运用不可区分关系对知识进行粒化。为解决知识粒化过细带来的分类和决策困难，文章在程度不可区分关系的基础上，讨论了各种可区分关系和不可区分关系的演化机
【机 构】
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四川工商学院电子信息工程学院,西南交通大学信息科学与技术学院,四川工商学院云计算与智能信息处理重点实验室
【出 处】
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西华大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71571148,61572242);四川省教育厅科研项目(15ZB0458)
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