文献类型：期刊文章

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》

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

年　　份：2012

卷　　号：25

期　　号：4

起止页码：709-720

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20124215582602)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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.

关 键 词：可变多粒度粗糙集  粒计算 度量  约简  

分 类 号：TP18]