粗糙集中的上下近似的概念

2021-03-10 01:59:26 字數 537 閱讀 8160

1樓:匿名使用者

粗糙集理論作為一bai種資料分析處理du理zhi論,在2023年由波蘭科學家daoz.pawlak創立,是一版種處理不精確(imprecise)、不一致權(inconsistent)、不完整(in***plete)等各種不完備的資訊有效的工具。2023年acm將粗糙集理論列為新興的電腦科學的研究課題。

下面討論上下近似的概念。假設給定了一個a上的子集合x=,那麼用知識庫中的知識應該怎樣描述它呢?無論是單屬性知識還是由幾個知識進行交、並運算合成的知識,都不能得到這個新的集合x,也就是在所有的現有知識裡面找出跟他最像的兩個一個作為下近似,一個作為上近似。

可以選擇「藍色的大方塊或者藍色的小圓形」這個概念:作為x的下近似。選擇「三角形或者藍色的」作為上近似,值得注意的是,下近似集是在那些所有的包含於x的知識庫中的集合中求交得到的,而上近似則是將那些包含x的知識庫中的集合求並得到的。

2樓:邪魅ん無敵

就是一個公式的理論,下近似類似取小的範圍,精確的。上近似類似取大的可能範圍。建議看一些資料,入門的理論很簡單。

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