粗糙集理论及其应用进展

• 作者: 石纯一 胡可云 陆玉昌
• 来源期刊: 清华大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 知识发现 数据分析
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2001.01.017

摘要

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度，包括等价关系,上下近似及各种约简算法;接着对粗糙集扩展理论，如可 变精度模型,相似模型等进行了讨论，然后对粗糙集在数据挖掘、大数据集、粗糙逻辑、多方法融合等领域中的应用进展情况进行了论述,最后给出了建议的研究方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆玉昌	清华大学计算机科学与技术系	86	4098	32.0	63.0
2	石纯一	清华大学计算机科学与技术系	85	3189	30.0	55.0
3	胡可云	清华大学计算机科学与技术系	6	969	5.0	6.0