多粒度变精度粗糙集方法在不完备信息系统中的应用

不完备系统中基于多粒度的变精度粗糙集方法是一篇针对复杂数据处理挑战的研究论文。作者们关注的是如何在不完备信息系统中应用多粒度方法，这是一种新兴的数据处理模型，强调对复杂数据进行多层次、多角度的分析。论文的主要贡献在于提出了一种结合非对称相似关系和可变精度粗糙集思想的新型模型，即多粒度变精度粗糙集模型，它包括乐观和悲观两种不同的形式，这为处理不确定性信息提供了灵活性。 文章首先讨论了该模型的基本性质，探讨了它如何适应于不完备数据环境，相比于传统的严格包含方法，变精度粗糙集方法更注重处理信息的不确定性和模糊性。通过对比分析，论文展示了多粒度变精度粗糙集方法的优势，尤其是在处理决策规则时，能够生成更为准确和灵活的结果。 关键词"多粒度粗糙集"和"变精度粗糙集"揭示了论文的核心研究内容，"不完备信息系统"则强调了研究背景，表明了这种方法对于现实世界中信息不完整情况下的实用性。"相似关系"则作为基础概念，体现了模型构建中的关键要素。此外，文章还引用了多个基金资助，反映出该研究得到了学术界的广泛关注和支持。 作者周君仪和窦慧莉、杨习贝分别来自江苏科技大学经济管理学院和计算机科学与工程学院，以及南京理工大学计算机科学与技术学院，他们的专业背景为研究提供了扎实的理论支持和实践经验。论文的目的是为不完备信息系统提供一种有效且实用的数据处理工具，帮助用户在处理大量复杂数据时做出更明智的决策。通过实例分析，读者可以了解到如何实际运用这种多粒度变精度粗糙集模型来挖掘有价值的信息，从而提升决策的精确性和效率。