Grzymala-Busse，Jerzy W。;帕特里克·G·克拉克。;马丁·库恩豪森 不完全数据的广义概率近似。 （英语） Zbl 1316.68177号 国际J近似推理 第二部分第1号第55页，180-196（2014）. 摘要：在本文中，我们讨论了概率近似思想的一个推广。概率（或参数化）近似，主要在可变精度粗糙集理论中研究，最初是使用等价关系定义的。最近，概率近似被定义为任意二元关系。这种近似可以直接应用于从不完整数据中挖掘数据，因为不完整数据集的特征关系是自反的，但不一定是对称的或传递的。相反，完整的数据集用不可分辨性来描述，这是一种等价关系。本文的主要目的是通过实验首次比较概率近似的两种推广：全局和局部。此外，我们还探讨了对于给定的数据集可以定义多少不同的概率近似值的问题。 引用于14文件 MSC公司： 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：单子;子集和概念概率逼近;局部概率逼近 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.W.Grzymala-Busse}等人，《国际近似推理》55，第1期，第2部分，180--196（2014；Zbl 1316.68177） 全文： 内政部