【摘 要】
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分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院
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分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合,提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型,定义了其下上近似,研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质,并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化,最后通过实例验证了模型的有效性.
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