優(yōu)勢關(guān)系下多粒度粗糙集研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著決策屬性的增多及分布式數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，在所有條件屬性下求對象的等價類或優(yōu)勢類是很困難的，某對象的等價類或優(yōu)勢類往往只有對象本身。此時，基于單粒度粗糙集的約簡、分類以及排序方法都存在失效的情況，多粒度粗糙集因能有效地解決這一問題而成為研究熱點。然而，經(jīng)典多粒度粗糙集求上下近似時均建立在包含關(guān)系上，缺乏對噪聲數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力，因此本文將變精度及支撐函數(shù)引入優(yōu)勢關(guān)系下的多粒度粗糙集，以提高其容差能力，且對優(yōu)勢關(guān)系下多粒度粗糙集屬性約簡及排序方法

2、進行了研究，主要研究成果如下:
　　(1)將變精度、支撐函數(shù)融合入優(yōu)勢關(guān)系下多粒度粗糙集，提出優(yōu)勢關(guān)系下（α，β）可變多粒度粗糙集，通過引入α、β兩個參數(shù)，對模型進行調(diào)節(jié)，以增強模型的容差能力，并改善下近似定義過松、上近似定義過緊的缺點。
　　(2)提出了優(yōu)勢關(guān)系下（α，β）可變多粒度粗糙集下近似分布約簡及上近似分布約簡的概念，給出算法步驟，并給出優(yōu)勢關(guān)系下（α，β）可變多粒度粗糙集規(guī)則提取的方法，最后通過仿真實驗驗證了方法