粗糙集的最优近似集

• 作者: 张清华 王国胤 薛玉斌
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 模糊集 近似集 相似度 粒计算
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 295-308
• 页数: 14页
• 分类号: TP18
• 字数: 12354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004854

摘要

Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集(R)(X)和下近似集(R)(X)更近似于目标概念X的λ立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛玉斌	重庆邮电大学理学院	3	43	3.0	3.0