【摘 要】
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粗糙集理论是一种处理不完备、不确定性数据的有效数学工具。多粒度的提出可以很好地解决描述粒计算理论中多视角的概念,但是原始的多粒度模型中上、下近似定义里的条件过于
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61976130)
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粗糙集理论是一种处理不完备、不确定性数据的有效数学工具。多粒度的提出可以很好地解决描述粒计算理论中多视角的概念,但是原始的多粒度模型中上、下近似定义里的条件过于严苛或过于松弛且无法区分不同粒度的重要性。为使多粒度模型更适用于实际数据,更好地考虑不同粒度的重要性,提出一种处理数据的方法,可以从多粒度近似空间中得到基于对象的不同粒度的重要度,进而构建对象之间的相似度,然后得到上、下近似。最后讨论了多粒度近似空间中用该方法得到的上、下近似与其他形式的多粒度上、下近似之间的关系。
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