可变多粒度粗糙集模型  

Variable Multigranulation Rough Set Model

作　　者：张明[1,2] 唐振民[1] 徐维艳[3] 杨习贝[1,2] 

机构地区：[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

出　　处：《模式识别与人工智能》2012年第4期709-720,共12页Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基　　金：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

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.By analyzing the limitations of the optimistic muhigranulation rough set and the pessimistic muhigranulation 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

关 键 词：可变多粒度粗糙集 粒计算 度量 约简 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]