基于α相同度相似关系的rough集模型

？rough集理论是一种处理不完备信息系统的数学工具，但是pawlak的经典rough集理论似乎是不可行的，因为它要求论域中数据间有很强的等价关系。在产生基本集（相似类）时，一般相似关系的分类误差较大，集对分析会把两个对立度不为0的个体划分在一起。汲取两者的优点，给出相同度的概念，只有满足一般相似关系并且相同度大于或等于阈值α的两个对象才能划分在一个基本集中，在此基础上建立基于α相同度相似关系的rough集模型。通过实例验证效果要比基于集对分析或者一般相似关系的模型更好。