基于粗糙集的最優(yōu)近似集
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標(biāo)簽：粗糙集(8159)
粗糙集理論，是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個(gè)處理不確定性的數(shù)學(xué)工具。粗糙集理論是建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上的，它將分類理解為在特定空間上的等價(jià)關(guān)系，而等價(jià)關(guān)系構(gòu)成了對(duì)該空間的劃分。粗糙集理論將知識(shí)理解為對(duì)數(shù)據(jù)的劃分，每一被劃分的集合稱為概念。粗糙集理論的主要思想是利用已知的知識(shí)庫(kù)，將不精確或不確定的知識(shí)用已知的知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)來(lái)（近似） 刻畫。
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