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粗糙集模型的扩展
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2017-12-13
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粗糙集模型是一种新型的数学工具，主要适用于处理不精确、模糊和不完备性问题。在认知科学和人工智能方面尤为重要，同时也是粒度计算研究的重要方向。该理论模型已经在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等方面得到广泛应用。目前，有3个有关粗糙集的系列国际会议，即RSCTC、RSFDGrC和RSKT。中国学者在这方面也取得了很大的成果。从2001年开始每年召开中国粗糙集与软计算学术会议：RSFDGRC2003、IEEEGrC2005、RSKT2006、IFKT2008、RSKT2008、IEEE GrC2008等一系列国际学术会议在中国召开。
由于信息的不完备以及论域上的二元关系常常是不等价的，需要将经典粗糙集模型进行扩充。一方面，将粗糙集模型中等价关系泛化为容差关系或包含关系，可将粗糙集模型的适用范围扩大，在此基础上研究其上、下近似算子，并通过案例对比两种关系的差别：另一方面，从基本知识粒度的构造和知识的表示方法上，研究基于邻域系统和粒度两个方面的上、下近似算子。
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