单变量的多尺度粗糙集模型研究  

Research of univariate multiscale rough set model

作　　者：刘海涛[1] 翟敬梅[1] 徐晓[1] 

机构地区：[1]华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510640

出　　处：《机械设计与制造》2010年第5期100-101,共2页Machinery Design & Manufacture

基　　金：粤港关键领域重点突破项目(200549823)

摘　　要：针对Pawlak粗糙集模型处理信息的某些局限性,借鉴变精度粗糙集模型的思想,创新地引入多尺度变量,建立单变量的多尺度粗糙集模型。有利于对数据信息进行多尺度多角度地、分析处理,进一步提高抑制噪声的能力,从而更有效地获取决策规则。通过建立尺度变1量s与尺度函数(fs)的变化关系,讨论了变量s对近似分类质量的影响,为进一步对信息属性的多尺度描述奠定了基础。通过实例说明了该方法的简单性、可行性。Due to some defaults of rough sets based on data analysis,the multiscale variate is introduced to found the univariate multiscale rough set model by using the idea of variable precision rough set model.So the data can be analyzed in multiscale and variability in order to further improve the ability of Noise suppression,and availably acquire the decision rule.From the interrelation of multiscale value s and function（fs）,the effect of value s for the approximation quality of classification is discussed to lay the foundation for the muliscale description of information attribute.The example of computing and analyzing with the proposed method shows it s effectiveness.

关 键 词：单变量 多尺度粗糙集模型 近似分类质量 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]