不完备区间值信息系统中的双精度容差粗糙集模型与约简算法

"这篇论文是2014年由曾玲、付敏和何普彦发表在《江苏大学学报（自然科学版）》上的，属于自然科学领域，主要探讨了双精度容差关系在粗糙集理论中的应用，特别是在不完备区间值信息系统中的拓展模型和约简方法。" 这篇研究工作的核心内容包括以下几个方面： 1. **相似度定义**：论文首先针对不完备区间值信息系统，提出了基于相离度的相似度定义。这个定义旨在处理那些属性值大多相交但不具有包含关系的情况，同时能够处理包含多个连续值的属性。这扩展了传统的相似度计算方式，使之能更灵活地适应复杂的数据特性。 2. **双精度容差关系**：研究者将传统的容差关系进行拓展，提出了基于相似度和相似率的双精度容差关系。这种关系不仅考虑了属性值之间的距离，还引入了相似率的概念，从而提高了模型对数据细微差异的敏感性，使模型更加精确。 3. **粗糙集拓展模型**：基于上述的双精度容差关系，构建了一个适用于不完备区间值信息系统的粗糙集拓展模型。这个模型能够更准确地描述信息系统中的不确定性和不完整性，增强了粗糙集理论在处理区间值数据时的适应性。 4. **极大相容类与约简算法**：为了解决双精度容差关系在划分论域时可能存在的不足，论文提出了求解双精度极大相容类的方法，以此来获取上下近似集。通过极大相容类，可以提高近似精度。此外，他们还给出了一种极大分类约简算法，用于简化模型，降低计算复杂性，同时保持决策系统的等价性。 5. **实证分析**：最后，作者通过实例分析验证了新模型和算法的有效性和可行性，结果显示，提出的粗糙集拓展模型可以应用于更广泛的不完备区间值数据类型，对于处理一般的不完备区间值信息系统具有较高的实用价值，进一步拓宽了粗糙集理论的应用范围。 这篇论文为粗糙集理论在处理不完备区间值信息时提供了一种新的、更精细的分析工具，有助于提升数据挖掘和决策支持系统的性能。