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发布时间：2018-12-18

第一作者：王基一

发表时间：2002-01-01

发表刊物：计算机科学

所属单位：数理与信息工程学院

文献类型：期刊

卷号：第29卷

期号：第8期

页面范围： 76-78

ISSN号：1002-137X

关键字：Approximation；space；Approximation；operators；Reduction；Rough；set

摘要：1.引言原始的RS模型(常称为Pawlak RS模型)是建立在二元等价关系的基础上的,但由于实际问题的需要,PawlakRS模型的应用受到了限制,因此人们将二元等价关系推广成一般的二元关系,得到了一般关系下的RS模型,Yao还在文[4]中讨论了基于邻域算子的RS模型。另一方面Pawlak粗糙集模型是基于可利用信息的完全性的,因而忽视了可利用信息的不完全性和可能存在的统计和随机信息,这类模型对于不协调的决策表的规则提取往往显得无能为力。本文我们从概率论的观点出发来研究粗糙集理论,为研究不确定信息系统提供了新

是否译文：否