文献类型：期刊文章

作　　者：王基一[1] 许黎明[1]

机构地区：[1]浙江师范大学计算机学院,浙江金华321004

出　　处：《计算机科学》

年　　份：2002

卷　　号：29

期　　号：8

起止页码：76-78

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：1.引言 原始的RS模型(常称为Pawlak RS模型)[1,2]是建立在二元等价关系的基础上的,但由于实际问题的需要,PawlakRS模型的应用受到了限制,因此人们将二元等价关系推广成一般的二元关系,得到了一般关系下的RS模型[3],Yao还在文[4]中讨论了基于邻域算子的RS模型.另一方面Pawlak粗糙集模型是基于可利用信息的完全性的,因而忽视了可利用信息的不完全性和可能存在的统计和随机信息,这类模型对于不协调的决策表的规则提取往往显得无能为力.本文我们从概率论的观点出发来研究粗糙集理论,为研究不确定信息系统提供了新的粗糙集模型.

关 键 词：人工智能 数据分析 概率粗糙集模型  决策表

分 类 号：TP18]