【摘 要】
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在经典多粒度粗糙集模型的基础上,基于论域中对象的极大描述和极小描述,定义了 4 种应用更为广泛的悲观多粒度覆盖粗糙集模型.然后通过集合的交、并运算与关系划分函数,构造
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,河北省计算数学与应用重点实验室
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在经典多粒度粗糙集模型的基础上,基于论域中对象的极大描述和极小描述,定义了 4 种应用更为广泛的悲观多粒度覆盖粗糙集模型.然后通过集合的交、并运算与关系划分函数,构造了对象关于覆盖族的单粒度的多元覆盖及单粒度划分.在此基础上,基于证据理论,探讨了 4 种悲观多粒度覆盖粗糙集的上、下近似与信任函数和似然函数之间关系,并描述了该模型所具备的相关数值属性.对比分析表明悲观多粒度覆盖粗糙集模型既具备经典多粒度粗糙集模型能够融合多源信息的优势,又克服了其应用范围狭窄的缺点.实例分析验证了所提模型的有效性.
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