论文部分内容阅读
粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具，已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展，粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式，这种表示形式具有一般性，可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子，即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系，为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。