A new concept learning method based on rough set
一种基于粗集的概念学习新方法

针对传统粗集决策方法不能对未见实例提供很好分类的缺陷，提出了一种基于粗集的概念学习新方法。 利用概念之间的偏序结构，在整个变型空间搜索与训练样例一致的假设，并通过投票的方式得到新实例最可能的 假设。仿真结果表明该方法泛化能力强，是一种有效的概念学习方法。