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将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合，提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型，并在此基础之上重新定义了正域、依赖度与非依赖度、确定性因子与非确定性因子等概念。详细分析了基于直觉模糊粗糙集的规则挖掘算法的基本步骤，最后通过实例验证了该算法的可行性。
基于直觉模糊粗糙集的一种知识获取方法
【摘 要】
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将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合，提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型，并在此基础之上重新定义了正域、依赖度与非依
【机 构】
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空军工程大学导弹学院研究生一队
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年4期
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