基于偏序关系的Rough集模型及其应用
费颖; 王黔英; 周辉; 袁芳; 章胜江
南昌大学管理科学与工程系； 江西大宇学院计算机系 江西南昌330031； 江西南昌330031； 江西南昌330004；
FEI Ying~1,WANG Qian-ying~1,ZHOU Hui~1,YUAN Fang~1,ZHANG Sheng-jiang~2(1.Department of Management Science and Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China;2.Department of Computer,College of Jiangxi Dayu,Nanchang 330004,China)
摘要 在标准Rough集理论的指导下,利用偏序关系性质构造了不同分类,并以此为基础探讨了上、下近似集,从而构建了基于偏序关系的Rough集模型。新模型将Rough集理论的应用范围由等价关系扩展到偏序关系。为了更好地增强模型的实用性和灵活性,一方面从程度、精度、概率等角度出发分别对
关键词 ：
偏序关系 ,
依赖度 ,
Rough集 ,
偏序类 ,
覆盖
Abstract ：According to the standard rough set theory,different classifications are made by the properties of partial order relation,then to represent lower and upper approximation set,and make rough set model based on partial order relation.The new model under part
Key words ：
partial order classification
coverage
dependence degree；
rough set
partial order relation
出版日期: 2006-12-28
引用本文:
费颖; 王黔英; 周辉; 袁芳; 章胜江. 基于偏序关系的Rough集模型及其应用[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2006, 30(06): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2006/V30/I06/1
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2006, Vol. 30 