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粗集理论中知识的粗糙性研究
Research on Roughness of Knowledge in Rough Sets Theory
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]安徽农业大学计算机科学技术系,合肥230031
年 份：2002
卷 号：38
期 号：4
起止页码：98-101
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：粗集理论是处理知识不精确和不完善的一种归纳学习方法,其基本思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。熵作为对不确定性的一种度量,可用于描述近似空间(U,R)中对象的分类情况。在文中,知识的粗糙性定义为近似空间中的粗糙熵,近似空间上基于等价关系的划分过程是其粗糙熵不断减小的过程。同时讨论了信息系统中的若干粗糙熵性质。
关 键 词：粗集理论 知识 粗糙性 人工智能
分 类 号：TP18]
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