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基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的 β 上(下)分布约简和β上(下)近似约简。给出了求解不完备信息系统 β 上(下)分布约简的辨识矩阵方法
置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型, 上、下近似集的计算是核心内容之一. 在实际应用中, 属性集通常会发生变化. 根据属性集的增加或减少, 首先讨论置信优势类及劣势类变化情况, 随之给出
清晰版 粗糙集理论与方法(张文修).pdf
《粗糙集理论与方法》系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法，力图概括国内外最新成果。主要内容有：粗糙集的基本概念，粗糙计算方法，粗糙集的代数性质与粗糙逻辑，粗糙集的各种推广模型，粗糙集与其他处理不确定
粗糙集粗糙集条件信息熵权重确定方法
Data mining method based on rough set and genetic algorithm.pdf
针对多属性灰色关联聚类的阈值确定问题,利用决策粗糙集方法,通过引入两个阈值参数定义决策对象间的可能关系和集合;将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用
针对经典粗糙集理论的属性约简，从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析，并提出了进一步研究的方向。
粗糙集理论是波兰科学家Pawlak提出的研究 模糊性和不确定性的新型数学工具，其重要的特点 是仅利用数据本身所提供的信息，不需要任何附加 信息或先验知识，即可通过不可分辨关系和不可分 辨类确定给定问题
针对目前物流行业在资源优化配置以及组织调度等环节中出现的匹配精度低、调用效率差等现实问题，将物流资源分类标准作为切入点，以行业内现有资源分类体系为基础，结合实际样本数据，提出基于粗糙集的物流资源分类方
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