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综述:不完全信息系统中的粗糙集理论

摘要

粗糙集理论被认为是一种工具，用于概念化、组织和分析各种类型的数据，特别是在人工智能相关应用中处理不准确、不确定或模糊的知识。在分类的情况下，该理论隐式地计算完整属性集的约简，消除那些冗余或无意义的属性。这样的约简甚至可以作为粗糙集以外的其他分类器的输入。当前数据库典型的高维性排除了在搜索空间中使用贪婪方法来寻找最优或次优约简，而需要使用随机方法。粗糙集理论已经成功地用于解决模式识别、机器学习和数据挖掘中的问题，其核心思想是，一组不同的对象可以通过一个下界和上界来近似。为了获得粗糙集可以为数据挖掘和相关任务提供的好处，这些近似的有效计算是至关重要的。

Pushpalatha先生，V. Anuratha博士