【摘 要】
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在粗糙集理论的代数观点下,约简关注的只有数据库中相容示例的部分;而在粗糙集理论的信息论观点下,约简开始关注库中不相容的部分,试图保证数据库中所有数据的不同分辨关系不
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在粗糙集理论的代数观点下,约简关注的只有数据库中相容示例的部分;而在粗糙集理论的信息论观点下,约简开始关注库中不相容的部分,试图保证数据库中所有数据的不同分辨关系不发生变化.但是我们验证了它的不完全性,并给出一种新的约简的定义.这样定义的约简完全体现了原数据库中所有数据的不可分辨关系,弥补了信息论的这一不足.通过对约简算法的研究,提出了一种不一致度增加函数启发的属性约简算法,并从理论与实验两方面验证了它的正确性及有效性.将建立在分明集上的一些概念及相应结论推广到模糊集上是一项很有意义的工作.该文将粗糙集理论的核心概念-约简与核,推广到了模糊集上,定义了-模糊约简与模糊核,这种扩展研究有希望导致一种新的Rough-fuzzy理论.
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