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虽然书的版本比较老，但是内容还是不错的，适合想学习粗糙集的人使用
概率粗糙集(PRS)和分级粗糙集(GRS)是两个量化模型,分别测量等效类和基本概念之间的相对和绝对定量信息。 作为一种特殊的PRS模型,决策理论粗糙集(DTRS)主要利用条件概率来表达相对定量。 但是
粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.对此,首先分析在构建粗糙集的近似集时考虑代价信息的必要性;然后,从代价敏感角度构建误分类
基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简，代码有详细注释，能运行，希望和大家一起交流。
以不完备信息系统为研究对象，对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析；通过引入概率计算公式，重新定义了不完备熵概念，能够更加精确地度量知识的不确定性；利用粗糙熵和不完备熵联合对属性重要性进行了
近年来，为保证家庭经济困难学生顺利完成学业，中央和地方各级政府制定了各种各样的政策，其中包括了大学贫困生资助这项政策。但同时也面临一个问题，就是如何判断学生是否贫困生。由于影响资助评定的因素有很多，导
排序方法是多粒度粗糙集研究的一个重要内容。分析了现有优势关系多粒度粗糙集排序方法的优缺点，对现有排序公式进行改进，使其构造的优势关系矩阵满足对称互补性，且能有效克服方法失效问题。同时，基于相对优势度的
围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果·利用MATLAB处理集合函数的优势,得到了求取相对
针对现有的故障诊断技术在应用于电力变压器故障诊断中,存在的冗余信息过多、诊断结果不准确等不足之处,将粗糙集理论与信息融合技术相结合,先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最大限度的约简,再采用证据理论
目前基于粗糙集的数据补齐方法，大多都是通过计算决策信息系统中具有缺失值的对象与无缺失值的对象之间的相似性，选取相似性最大的对象的属性值来补齐缺失的数据。这类算法的问题在于：计算对象之间的相似性时所有条
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