GrM-based Representation of the Concepts and Operations in Rough Set Theory
Rough集理论中知识与运算的矩阵表示

同一问题在不同知识表示下算法难度不同。Rough集理论把知识定义为对对象的分类能力，并提供了一套基于代数系统的知识表达和处理方法。然而在代数表示下，知识的本质以及运算直观性较差，不易于理解。同济大学苗夺谦教授建立了知识与信息之间的关系，在此基础上给出了Rough集理论中概念和运算的信息表示，并给出了知识约简在代数和信息两种表示下的等价性证明。现进一步将知识及其运算表示成粒矩阵形式，继而给出了知识约简在代数、信息和粒矩阵3种表示下的等价性证明。