【摘 要】
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经典粗糙集方法是通过不可区分关系来获取知识的,但它不能解决定性属性、定量属性以及准则属性同时出现的定序分类问题,针对这种情况给出1种基于扩展粗糙集的决策分析方法.该
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2008GZ003）,四川省科技厅科技攻关项目（07GG006-014）
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经典粗糙集方法是通过不可区分关系来获取知识的,但它不能解决定性属性、定量属性以及准则属性同时出现的定序分类问题,针对这种情况给出1种基于扩展粗糙集的决策分析方法.该方法使用“不可区分-相似-优势”关系代替经典粗糙集中的不可区分关系来获取知识的粗糙近似,不但能解决上述问题,而且能处理决策表中可能存在的不一致现象.实验实例说明,本文扩展方法能解决定序分类问题和不一致现象,获得较为合理的决策规则.
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