基于不完備信息系統(tǒng)的粗糙集研究.pdf

1、粗糙集理論是波蘭數學家Pawlak在1982年提出的，是繼證據理論、模糊集理論之后又一種處理模糊性、不確定性數據的數學工具。該理論的特點是不需要任何先驗知識或附加信息，在數據挖掘、知識發(fā)現等方面有很好的應用前景。
　　 經典粗糙集理論主要針對完備信息系統(tǒng)，利用不可分辨關系這一等價關系來對對象進行上近似和下近似分類。然而，在現實生活中，由于數據測量的誤差，對數據理解或獲取的限制等原因，使得在知識獲取時往往面臨的是不完備信息系統(tǒng)，即

2、可能存在部分對象的一些屬性值未知的情況。為了對不完備信息系統(tǒng)進行處理，需要對經典粗糙集集理論進行擴展。
　　 本文在分析研究三種已有的粗糙集擴充模型（容差關系、相似關系、限制容差關系）的基礎上，進一步給出了基于變精度?限制二元關系的粗糙集模型，并比較分析這些擴充粗糙集模型之間的性能。
　　 在變精度?限制二元關系粗糙集模型的基礎上，本文給出了一種處理不完備決策表的粗糙集屬性約簡算法McFreK。此算法以改進的擴充差別矩陣