【摘 要】
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数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类,粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型,目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南大学数学与计量经济学院
【基金项目】
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湖南省科技计划应用基础研究重点项目(2016JC2014)
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数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类,粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型,目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙集模型无法处理无限集合的问题,在变精度粗糙集和测度的理论基础上,提出了基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型。引入Lebesgue测度的概念,构造了一种基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型,将变精度粗糙集理论推广到无限集,定义了该模型的上、下近似空间,并证明了其相关性质。通过理论研究表明,该模型能有效处理无限集合问题,对变精度粗糙集的理
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