多重概率粗糙集模型

• 作者: 李瑞艳 黄光球
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 知识发现 粗糙集 多重粗糙集 多重概率粗糙集 概率粗糙集 多重集
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 142-147,184
• 分类号: TP182|O159
• 字数: 9071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.040

摘要

基于多重集合,对Z.Pawlak粗集意义下的概率粗糙集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的概率粗糙集模型,即多重概率粗糙集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重论域定义、多重概率粗糙近似集的定义及其各种性质的证明、多重概率粗糙集的近似精度定义、可定义集与属性约简的定义、多重集意义下的粗糙近似算子之间的关系及其与Z.Pawlak意叉下的粗糙近似算子之间的关系等.多重概率粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,这样有利于用粗糙集理论从保存在关系数据库中的具有一对多、多对多依赖性的且具有不完全性或存在统计性的数据中挖掘知识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄光球	西安建筑科技大学管理学院	240	1317	17.0	25.0
2	李瑞艳	西安建筑科技大学管理学院	1	9	1.0	1.0