粗糙集理论与应用进展

摘要：

@@ 1引言
粗糙集(rough sets,RS)理论是20世纪80年代初由波兰科学家Pawlak提出的[1].其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则.它从一个新的角度将知识定义为对论域的划分能力,并将其引入数学中的等价关系来进行讨论,从而为数据分析,特别是不精确、不完整数据分析提供了一套新的数学方法.同时,粗糙集理论具有无需提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,仅根据观测数据删除冗余信息,比较不完整知识的程度--粗糙度、属性间的依赖性与重要性,抽取分类规则等的能力.近几年,这个理论已得到空前的发展,无论在理论本身研究方面,还是在理论应用方面都取得了令人瞩目的成果.

机标关键词：粗糙集理论、数据分析、分类规则、知识约简、分类能力、不完整、知识定义、先验信息、数学方法、数据删除、数据集合、冗余信息、理论应用、等价关系、依赖性、科学家、粗糙度、属性、思想、观测

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60073039;60273080

在线出版日期：2005-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：66-68