粗糙集研究综述  

A Survey of Rough sets Theory

作　　者：王学恩[1] 韩崇昭[1] 韩德强[1] 范卿[2] 

机构地区：[1]西安交通大学综合自动化研究所,陕西西安710049 [2]中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都610036

出　　处：《控制工程》2013年第1期1-8,共8页Control Engineering of China

基　　金：国家自然科学基金(61074176);国家自然科学基金(61104214);国家自然科学基金创新群体(60921003)

摘　　要：粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具。近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型。在应用研究方面,主要介绍了粗糙集在特征选择、模式分类两个方面研究进展。Rough set theory provides a useful mathematical foundation for effectively handling imperfect and uncertain information. Re- cently, the theory and its extensions have been widely applied to many problems, including decision analysis, data mining, pattern rec- ognition and intelligent control. This paper presents an outline of the basic concepts of rough sets and their major extensions, covering variable precision, tolerance, dominance-based and fuzzy rough sets. The successful applications of fuzzy set theory in feature selection and classification are also introduced.

关 键 词：粗糙集 特征选择 规则提取 分类 

分 类 号：TP27[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]