【摘 要】
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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具 .粗糙集数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一 ,它主要用来分析数据的性质、粗糙分类、分析属性的依赖性和属性
【机 构】
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西安交通大学理学院信息与系统科学研究所!西安710049 山西大学计算机科学系 太原030006; 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所!西安710049; 山西大学计算机科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金! ( 6980 5 0 0 4;69975 0 16);山西省留学回国人员基金!资助
论文部分内容阅读
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具 .粗糙集数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一 ,它主要用来分析数据的性质、粗糙分类、分析属性的依赖性和属性的重要性、抽取决策规则等 ,在人工智能与认知科学领域有着重要的应用 .该文通过将包含度概念引入到粗糙集理论中 ,建立了包含度与粗糙集数据分析中的度量之间的关系 ,证实了粗糙集数据分析中的有关度量均可归结为包含度 .这些结论有助于人们深刻理解粗糙集数据分析的本质 ,可作为建立粗糙集数据分析中的度量的主要依据
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