不完备信息系统中多粒度概率粗糙集的规则提取
Rule Extraction of Multi-Granularity Probabilistic Rough Sets in Incomplete Information Systems
摘要:
本文基于不完备多粒度信息系统，主要讨论了概率粗糙集的上下近似和精度的变化，以及基于优劣关系的规则提取。首先，对不完备信息系统中多粒度粗糙集关于乐观(悲观)的上下近似进行了简单的介绍。其次，基于相似关系优势关系和劣势关系，对不完备信息系统中的多粒度概率粗糙集从乐观(悲观)的角度对其上下近似进行了讨论，得出了近似精度随α, β的变化而变化的规律。最后，讨论了基于优劣关系随参数γ变化的概率粗糙集的规则提取。
Abstract:
Based on incomplete multi-granularity information system, this paper mainly discusses the upper-lower approximation and approximate accuracy of probabilistic rough sets, and the rules extraction based on dominance-disadvantage relationship. Firstly, the optimistic (pessimistic) multi-granularity rough approximation in incomplete multi-granularity information systems is introduced. Secondly, it discusses the optimistic (pessimistic) multi-granularity lower-upper approximation of probabilistic rough sets based on the similar relation, dominance relation and disadvantage relation respectively, the rule of approximate accuracy variation with α, β is given. Finally, it discusses rule extraction of probabilistic rough sets based on the variation of dominance and disadvantage relationship with parameter γ.
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