【摘 要】
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文[1~3]提出了奇异粗集的(F,-F)遗传及特性,揭露了系统中的"信息惯性".系统中任何一个新信息的增加将使得粗集的知识粒度有缩小的趋势,而任何一个旧信息的删除使得粗集的知识
【机 构】
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山东大学数学与系统科学学院,济南,250100
【出 处】
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第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC'2006)
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文[1~3]提出了奇异粗集的(F,-F)遗传及特性,揭露了系统中的"信息惯性".系统中任何一个新信息的增加将使得粗集的知识粒度有缩小的趋势,而任何一个旧信息的删除使得粗集的知识粒度有增大的趋势,由此文提出了遗传筛子原理和广义遗传筛子原理.本文在此基础上作了进一步讨论,将遗传颗粒看作考察对象,遗传知识属性集合的效用看作是使得旧信息向新信息过渡的遗传筛子,整个筛选过程是新旧信息变化对于知识粒度变化的影响过程,即遗传过程,同时也是一个知识的分离过程.高阶的遗传将进行多次知识分离,也就形成了广义遗传筛子.将广义遗传筛子分为多个遗传筛子进行考虑,从而得出了广义遗传筛子结构的不同,即,系统中新属性引进的先后次序不同,对知识颗粒的形成影响也不同.各个遗传筛子的筛选能力及它们之间的关系很大程度上决定了筛选过程中知识的分离.这对于在能够控制或预测属性变化的动态系统中,进行知识的分离和决策,提供了一定的理论支持。
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