【摘 要】
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粗糙集理论是由波兰学者pawlak提出的一种新型数据分析工具,经典粗糙集理论是建立在等价关系的基础上,要求过于严格,因而研究粗糙集的各种扩展模型对于粗糙集理论的发展具有
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粗糙集理论是由波兰学者pawlak提出的一种新型数据分析工具,经典粗糙集理论是建立在等价关系的基础上,要求过于严格,因而研究粗糙集的各种扩展模型对于粗糙集理论的发展具有极其重要的意义。本文主要研究了基于特征关系广义不完备区间值信息系统的属性约简.把特征关系分别引入到广义不完备区间值信息系统,广义不完备区间值目标信息系统,广义不完备区间值模糊目标信息系统,给出了相应的上,下近似及其性质.基于特征关系下的不完备区间值目标信息系统中引入了分布约简和最大分布约简,分配约简概念,分别讨论了它们之间的关系,进一步给出了知识约简的判定定理和辨识矩阵,从而给出了在特征关系下广义不完备区间值目标信息系统知识约简的具体操作方法.粗糙集理论与Dempster-Shafer论证据理论之间有很多相似之处,近似空间中的上、下近似质量就是一对对偶的似然测度与信任测度.本文把证据理论推广到特征关系下广义不完备区间值的一系列系统中,并讨论了广义不完备区间值信息系统中基于证据理论属性约简的具体方法.
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