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近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性
吴明芬1; 曹存根2
2011
发表期刊计算机科学
ISSN1002-137X
卷号38.0期号:1.0页码:225
摘要为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论得到拓广,人们提出了许多新的粗集模型。拓展的方法主要有两种,一种是减弱对等价关系的依赖,另一种是把讨论问题的论域从一个拓展到两个。Y.Y.Yao提出了一种基于两个论域的粗集模型。现研究基于两个近似空间的笛卡尔积粗集模型,给出了积近似空间的概念,刻画了可分解集合的上(下)近似、近似精度和粗糙度。最后研究了笛卡尔积粗集模型的可分解问题,给出了一个近似空间积可分解的充分必要条件。
关键词笛卡尔积 积近似空间 可分解子集 粗糙度 可分解的近似空间
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35854
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.五邑大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
吴明芬,曹存根. 近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性[J]. 计算机科学,2011,38.0(1.0):225.
APA 吴明芬,&曹存根.(2011).近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性.计算机科学,38.0(1.0),225.
MLA 吴明芬,et al."近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性".计算机科学 38.0.1.0(2011):225.
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