多粒度概率粗糙集模型

摘要：

在多粒度空间中,本文将概率粗糙集与多粒度粗糙集融合,建立了乐观多粒度概率粗糙集模型和悲观多粒度概率粗糙集模型,并讨论了其相关性质.本文以概率分布理论来分析多粒度粗糙集的知识分类近似精度,并与钱宇华的多粒度粗糙集进行对比,其近似精度有了进一步的提高.最后给出实例验证所提出理论的合理性和可行性.

关键词： 概率粗糙集 多粒度空间 知识分类 近似精度

作者: 陈青梅 吕跃进 翁世洲

作者单位: 广西大学数学与信息科学学院 广西南宁530004 广西大学电气工程学院 广西南宁530004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届中国智能计算大会

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 42-47

在线出版日期: 2013-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）