一种新约束容差关系的粗糙集模型

基于容差关系和先验概率容差关系的粗集模型是粗糙集理论的重要扩充,然而其却均有自己的局限性。结合上述两种模型的优点．提出了一种新约束容差关系,新约束容差关系的粗集模型是建立在对不完备信息系统属性值统计数据基础上的．可有效提高分类精度和同类对象问的相似程度。实例分析表明,新的模型更具有实用性和操作性。     

基于集值信息系统的改进粗集模型

提出了一种新的带有参数的改进容许关系,并讨论了基于该容许关系的粗糙集扩充模型,证明了相关定理。理论分析表明,通过合理设置参数值,可使新扩充模型比以往模型具有更好的分类效果,从而提高了对数据预测、分类的准确度。实例分析进一步验证了改进容许关系及其扩充模型的优越性。