【摘 要】
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变精度粗糙集模型和程度粗糙集模型是两类重要的粗糙集扩张模型,其中精度反映了近似空间的相对量化信息,而程度则刻画了近似空间的绝对量化信息。为了融合相对量化信息和绝对
【机 构】
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重庆理工大学数学与统计学院,南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
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变精度粗糙集模型和程度粗糙集模型是两类重要的粗糙集扩张模型,其中精度反映了近似空间的相对量化信息,而程度则刻画了近似空间的绝对量化信息。为了融合相对量化信息和绝对量化信息,使粗糙集具有更强的数据处理能力与更广的适用领域,提出了序信息系统下的变精度与程度“逻辑或”粗糙集的概念,得到其粗糙集区域的基本结构和精确描述,深入讨论了其重要性质。结合学生成绩这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对变精度与程度的“逻辑或”粗糙集进行研究的意义,为序信息系统的知识发现提供了更丰富的理论基础。
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