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摘要:
在经典多粒度粗糙集模型的基础上,基于论域中对象的极大描述和极小描述,定义了4种应用更为广泛的悲观多粒度覆盖粗糙集模型。然后通过集合的交、并运算与关系划分函数,构造了对象关于覆盖族的单粒度的多元覆盖及单粒度划分。在此基础上,基于证据理论,探讨了4种悲观多粒度覆盖粗糙集的上、下近似与信任函数和似然函数之间关系,并描述了该模型所具备的相关数值属性。对比分析表明悲观多粒度覆盖粗糙集模型既具备经典多粒度粗糙集模型能够融合多源信息的优势,又克服了其应用范围狭窄的缺点。实例分析验证了所提模型的有效性。
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文献信息
篇名 基于证据理论刻画多粒度覆盖粗糙集的数值属性
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 粗糙集理论 覆盖 粒度 证据理论 近似 特性描述
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 481-486
页数 6页 分类号 TP18
字数 5933字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201606011
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 米据生 河北师范大学数学与信息科学学院 59 764 10.0 27.0
3 李磊军 河北师范大学数学与信息科学学院 9 34 4.0 5.0
7 车晓雅 河北师范大学数学与信息科学学院 2 6 2.0 2.0
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覆盖
粒度
证据理论
近似
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研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
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12401
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