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覆盖粗糙集作为经典粗糙集一种较为流行的扩充模型,其现有不确定性度量方法主要包括覆盖粒度、粗糙度、粗糙熵、模糊度和模糊熵等。本文从纯粗糙集、信息论和模糊性三个视角对覆盖粗糙集的不确定性度量方法进行了分类梳理,通过结合覆盖粒度对覆盖粗糙度、覆盖精确度和覆盖粗糙熵进行了修正定义;设计了基于最小描述交的隶属函数,结合隶属函数对覆盖模糊度和覆盖模糊熵重新定义,给出了相关推论,分析了相关性质,为后续研究覆盖粗糙集不确定性的相关问题提供了新思路。 相似文献
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刘财辉 《宁波大学学报(理工版)》2007,20(3):350-354
在对Pawlak的属性约简数据分析方法和Skowron的分明矩阵方法进行深入研究后,通过引入排斥矩阵提出了一种新的数据约简方法,经过实践证明这种方法在对决策表进行数据约简时可以和Pawlak的属性约简数据分析方法取得同样的效果. 相似文献
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