模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (3): 361-366    DOI:
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一种悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法
桑妍丽,钱宇华
山西大学计算机与信息技术学院太原030006
A Granular Space Reduction Approach to Pessimistic Multi-Granulation Rough Sets
SANG Yan-Li, QIAN Yu-Hua
School of Computer and Information Technology,Shanxi University,Taiyuan 030006

全文: PDF (324 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 多粒度粗糙集方法是近年来粗糙集理论的一个发展方向,它是一种基于多个粒空间的粗糙数据建模方法。 文中针对悲观多粒度粗糙集模型,引入分布约简的概念,分析多个粒空间中的粒度选择问题。基于给出的粒度重要度提出悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法,并通过实例验证该方法的有效性。结论表明该方法得到的结果更加符合实际决策。
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作者相关文章
桑妍丽
钱宇华
关键词 悲观多粒度粗糙集粒度约简分布约简    
Abstract:Multi-granulation rough set method (MGRS) is one of new directions in rough set theory. It is a data modeling method in the context of multiple granular spaces. Firstly, a concept of distribution reduction is introduced to pessimistic multi-granulation rough model, and a granular space selection under multiple granular spaces is investigated. Then, the important measure of a granular space in this model is defined, and an algorithm is designed to obtain a granular space reduction in the pessimistic multi-granulation rough model. Finally, an example is employed to verify the validity of the proposed algorithm. The obtained results are much closer to the practical decision.
Key wordsPessimistic Multi-Granulation Rough Sets    Granular Space Reduction    Distribution Reduction   
收稿日期: 2011-05-26     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金(No.60903110)、山西省自然科学基金(No.2009021017-1)资助项目
作者简介: 桑妍丽,女,1978年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为数据挖掘、智能决策。E-mail:dada_syl@163。com。钱宇华,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为粒计算、粗糙集理论。
引用本文:   
桑妍丽,钱宇华. 一种悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(3): 361-366. SANG Yan-Li, QIAN Yu-Hua. A Granular Space Reduction Approach to Pessimistic Multi-Granulation Rough Sets. , 2012, 25(3): 361-366.
链接本文:  
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