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Yang，Tian（田阳）;李庆国

覆盖广义粗糙集近似空间的约简。 （英文） Zbl 1205.68433号

国际J近似推理 51，第3期，335-345（2010）.
摘要：覆盖广义粗糙集的引入对传统粗糙集理论做出了重大贡献。属性约简的概念可以被视为粗糙集中最强大和最重要的结果之一。然而，在覆盖广义粗糙集的属性约简方面所做的努力还远远不够。在这项工作中，对覆盖缩减进行了检查和讨论。通过重新定义近似空间和覆盖广义粗糙集的约简，我们初步构建了一个新的约简理论。该理论适用于所有类型的覆盖广义粗糙集，并推广了一些现有的约简理论。此外，新的约简改进了目前覆盖广义粗糙集的不足约简。然后我们详细研究了获取覆盖约简的过程。覆盖约简也为数据挖掘中的数据约简提供了一种技术。

引用于74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：

粗糙集;近似空间;还原;覆盖;数据挖掘;粒度计算
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\textit{T.Yang}和\textit{Q.Li}，《国际近似推理》51，第3期，335--345（2010；Zbl 1205.68433）
全文： 内政部

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