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1、經(jīng)典粗糙集模型是一種非常有效的處理不完整及不確定知識(shí)的數(shù)據(jù)分析理論和數(shù)學(xué)工具,該方法與其它處理不確定問(wèn)題的數(shù)學(xué)方法相比體現(xiàn)了一定程度的優(yōu)越性,但是經(jīng)典模型對(duì)二元關(guān)系以及概念之間關(guān)系的嚴(yán)格要求又使得該方法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中面臨很多困難,于是從不同角度著手,嘗試對(duì)經(jīng)典粗糙集模型進(jìn)行擴(kuò)展,將嚴(yán)格的等價(jià)關(guān)系擴(kuò)展到較為寬松的相似關(guān)系、支配關(guān)系乃至任意二元關(guān)系,或者將粗糙集與概率論相結(jié)合給出基于概率的各種拓展模型,如變精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、
2、貝葉斯粗糙集模型等。另外,從屬性分類(lèi)的角度出發(fā),使用不同的二元關(guān)系處理不同類(lèi)型的屬性,給出一系列拓展模型,多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型就是其中的一種。但是從屬性分類(lèi)角度拓展的多屬性多準(zhǔn)則模型是基于完全的包含關(guān)系建立的模型,該模型缺乏一定的容錯(cuò)能力,因此我們從概率的角度出發(fā),對(duì)多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型進(jìn)行拓展,提出三種多屬性多準(zhǔn)則概率粗糙集模型并對(duì)該模型進(jìn)行深入的研究。
本文首先對(duì)粗糙集理論的研究現(xiàn)狀,經(jīng)典粗糙集模型,幾種拓展的概率模型
3、和相關(guān)知識(shí)進(jìn)行介紹,其次從概率的角度出發(fā),對(duì)多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型進(jìn)行拓展。結(jié)合變精度粗糙集模型的思想引入一個(gè)錯(cuò)誤分類(lèi)率參數(shù)對(duì)上下近似進(jìn)行定義,提出變精度多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型,并給出新模型的構(gòu)造過(guò)程和應(yīng)用實(shí)例。然后,利用錯(cuò)誤分類(lèi)率和條件概率的關(guān)系,建立基于隸屬函數(shù)的變精度多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型。接著,將(a—b)概率粗糙集模型的思想和多屬性多準(zhǔn)則粗糙集模型結(jié)合,利用兩個(gè)閾值參數(shù)來(lái)定義被近似集合的上下近似,從而提出多屬性多準(zhǔn)則(a—b)
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