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萨尔瓦多格雷科;贝内代托·马塔拉佐;罗马人Słowiánski

使用粗糙隶属度和贝叶斯确认测度的参数化粗糙集模型。 （英语） Zbl 1191.68678号

国际J近似推理 49，第2期，285-300（2008）.
摘要：对粗糙集和变精度粗糙集的原始定义进行了推广。这种概括基于绝对粗糙隶属度和相对粗糙隶属度的概念。与可变精度粗糙集模型类似，这种泛化称为参数化粗糙集模型，其目的是对以频率分布表示的数据关系进行建模，而不是根据经典粗糙集定义中使用的完全包含关系。然而，与变精度粗糙集模型不同，该模型考虑了一个或多个参数对条件属性值确定决策属性值的程度进行建模。研究了该扩展模型的性质，并与经典粗糙集模型和变精度粗糙集模型进行了比较。

引用于46文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68立方英尺 知识表示

关键词：

粗糙集;可变精度;粗略成员资格;贝叶斯确认测度
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Greco}等人，《国际近似推理》49，第2期，285--300（2008；Zbl 1191.68678）
全文： 内政部

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