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2018-10-12 发布于天津
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不完全信息下的粗集拓展

第 17 卷第 6 期系　统　工　程　学　报 Vol. 17 No. 6 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2002 年 12 月 JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING Dec. , 2002 不完全信息下的粗集拓展① 1 2 1 赵卫东 , 曹文彬 , 戴伟辉 ( 1 复旦大学管理学院 ,上海 200433 ; 2 无锡小天鹅股份有限公司 ,无锡 214035) 摘要 :在复杂的决策环境下 ,不完全信息是不可避免的. 在此情况下 ,专家往往也能给出满意的决策. 因此从不完全的案例中提取有用的模式 ,用于增强智能系统的知识库 ,是具有实际意义的. 粗集是处理不确定信息的有效方法 ,但它通常适用于完全决策表. 论文对粗集理论在不完全信息下进行了初步的拓展. 这给从不完全决策表中挖掘知识提供了理论基础. 关键词 : 不完全信息 ; 粗集 ; 拓展 ( ) 中图分类号:TP18 　　　文献标识码 :A 　　　　文章编号 :1000 - 5781 2002 06 - 0481 - 05 Extension of rough set theory under incomplete information 1 2 1 ZHAO Wei- dong , CAO Wen- bin , DAI Wei- hui ( 1School of Management , Fudan University , Shanghai 200433 , China ; 2Wuxi Little Swan Company Limited , Wuxi 214035 , China) Abstract : Experts often have to make decisions with incomplete information under complicated under ground and can give satisfactory solutions. It is , therefore , useful to extract meaningful patterns from in complete decision tables for enhancing the quality of knowledge base of intelligent systems. As a method for dealing with indefinite information , previous rough set only concerns with complete decision tables. so the extension of rough set is necessary. In the paper , the problem is discussed , which provides theoreti cal foundation for mining knowledge from incompl