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 (4): 709-720    DOI:
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可变多粒度粗糙集模型
张明1,2,唐振民1,徐维艳3,杨习贝1,2
1。南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094
2。江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003
3。江苏科技大学数理学院镇江212003
Variable Multigranulation Rough Set Model
ZHANG Ming1,2 , TANG Zhen-Min1, XU Wei-Yan3, YANG Xi-Bei1,2
1.School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094
2.School of Computer Science and Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003
3.School of Mathematics and Physics,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003

全文: PDF (540 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 通过分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之处,提出一种可变多粒度粗糙集模型。研究可变多粒度粗糙集、乐观多粒度和悲观多粒度粗糙集的性质,讨论它们之间度量的关系,研究可变多粒度粗糙集决策规则获取的方法。提出一种基于属性重要度的启发式约简的算法。实例分析结果验证该方法的可行性。
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作者相关文章
张明
唐振民
徐维艳
杨习贝
关键词 可变多粒度粗糙集粒计算度量约简    
Abstract:By analyzing the limitations of the optimistic multigranulation rough set and the pessimistic multigranulation rough set, the variable multigranulation rough set is proposed. The properties and measure relations of these kinds of rough sets are discussed. Furthermore, the acquisition of decision rules by the proposed variable multigranulation rough set is presented, and the heuristic algorithm of the attribute reduction based on the attribute significance is introduced. Finally, the experimental results show the effectiveness of the approach.
Key wordsVariable Multigranulation Rough Set    Granular Computing    Measure    Reduction   
收稿日期: 2011-01-11     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金重点项目(No.90820306,60632050)、中国博士后科学基金项目(No.20100481149)资助
作者简介: 张明,男,1978年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为粗糙集理论及应用、粒计算等。E-mail:zm_fred@163。com。唐振民,男,1961年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、智能信息系统等。徐维艳,女,1978年生,硕士,讲师,主要研究方向为模糊分析、粗糙集、粒计算。杨习贝,男,1980年生,博士后,主要研究方向为粗糙集、粒计算等。
引用本文:   
张明,唐振民,徐维艳,杨习贝. 可变多粒度粗糙集模型[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(4): 709-720. ZHANG Ming, TANG Zhen-Min, XU Wei-Yan, YANG Xi-Bei. Variable Multigranulation Rough Set Model. , 2012, 25(4): 709-720.
链接本文:  
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