%0 Journal Article
%T Probabilistic Rough Set Models<br>概率粗糙集模型
%A 王基一
%A 许黎明
%J 计算机科学
%D 2002
%I 
%X 1.引言原始的RS模型(常称为Pawlak RS模型)是建立在二元等价关系的基础上的,但由于实际问题的需要,PawlakRS模型的应用受到了限制,因此人们将二元等价关系推广成一般的二元关系,得到了一般关系下的RS模型,Yao还在文4]中讨论了基于邻域算子的RS模型。另一方面Pawlak粗糙集模型是基于可利用信息的完全性的,因而忽视了可利用信息的不完全性和可能存在的统计和随机信息,这类模型对于不协调的决策表的规则提取往往显得无能为力。本文我们从概率论的观点出发来研究粗糙集理论,为研究不确定信息系统提供了新的粗糙集模型。
%K 人工智能
%K 数据分析
%K 概率粗糙集模型
%K 决策表
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=C4407B5643A24C05&yid=C3ACC247184A22C1&vid=771469D9D58C34FF&iid=5D311CA918CA9A03&sid=228A710F49B6CE58&eid=46CB27789995047D&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=7&reference_num=5