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摘要:
经典 Pawlak 粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao 等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文首先就为什么要提出决策粗糙集模型、该模型具有什么特点以及该模型中需要解决的几个问题进行了详细讨论.然后,总结了国内外关于决策粗糙集模型的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,并深入探讨了未来的研究方向.
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文献信息
篇名 决策粗糙集理论研究现状与展望
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 粗糙集 决策粗糙集 三支决策 数据分析 不确定性 智能信息处理
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 计算机理论与算法
研究方向 页码范围 1628-1639
页数 12页 分类号 TP18
字数 12317字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2015.01628
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国胤 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 212 6947 36.0 79.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
决策粗糙集
三支决策
数据分析
不确定性
智能信息处理
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导