粗糙集理论与应用研究综述_王国胤1
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第 32 卷第 7 期
2009 年 7 月
计 算机 学报
CH IN ESE JOU RNA L OF COM P UT E RS
Vo l32 N o 7
July 2009
收稿日期 20090329 本课题得到国家自然科学基金60573068 60773113重庆市自然科 学基金2008BA 2017重 庆市杰出青年科 学
基金2008BA 2041和重庆市教委科研基金K J080510资助 王国胤 男 1970 年生 博士 教授 中 国计算机学会 理事 主要 研究领域 包
括粗糙集 粒计算 神经网络 机器学习 数据挖掘 知识技术等 Emailwanggy cqu pt edu cn 姚一豫 男 1962 年生 博士 教授 主 要
研究领域包括 Rou gh 集 粒计算 信息检索 W eb 智能 认知信息学和数据挖掘等 于 洪 女 1972 年生 博士 副教 授 主要研究方向 包
括粗糙集 智能信息处理等 Email yu hong cqupt edu cn
粗糙集理论与应用研究综述
王国胤
1
姚一豫
2
于 洪
1 2
1
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所 重庆 400065
2
加拿大里贾纳大学计算机科学系 里贾纳 加拿大 S 4S 0A 2
摘要在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上 从多个 角度探 讨粗糙集 模型的 研究思 路 分析粗糙集理论与
模糊集证据理论粒计算 形式概念分析 知识空间等其它理论之间的联系 介绍国内外关 于粗糙集 理论研究的 主
要方向和发展状况 讨论当前粗糙集理论研究的 热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题
关键词粗糙集模糊集粒计算形式概念分析知识空间智能信息处理
中图法分类号 T P 18 DOI 号 10 3724S P J 10162009 01229
A Survey on Rough Set Theory and Applications
WAN G GuoYin
1
YAO YiYu
2
YU H ong
1 2
1
Inst itute o f Comp ut er S cience and Technolog y Chong qing Un iver sity of Posts and Telecommunications Chongqin g 400065
2
Depar tment o f Com pu ter S ci ence Universi ty o f Regi na Regi na S askat chew an Canada S 4S 0 A2
Abstract T his paper presents a framew o rk for a systematic st udy of the ro ug h set theory Vari
o us view s and interpretations o f t he theory and different approaches t o study the theory are dis
cussed The relationships betw een the roug h set s and o ther theories such as fuzzy set s evidence
theory granular co mputing fo rmal co ncept analysis know ledge spaces etc are ex amined
The paper also review s recent theoretic studies and applications of rough set s and point s out fu
ture research directions
Keywords rough sets fuzzy sets g ranular co mputing f ormal concept analy sis kno w ledge
spaces intelligent i nformat ion processing
1 引 言
智能信息处理是当前信息科学理论和应用研究
中的一个热点领域由于计算机科学与技术的发展
特别是计算机网络的发展 每日每时为人们提供了
大量的信息信息量的不断增长对信息分析工具的
要求也越来越高 人们希望自动地从数据中获取其
潜在的知识特别是近 20 年间 知识发现规 则提
取 数据挖掘 机器学习受到人工智能学界的广泛
重视 知识发现的各种不同方法应运而生
粗糙集Roug h Se t 也称 Roug h 集 粗集理论
是 Paw lak 教授于1982 年提出的一种能够定量分析
处理不精确 不一致不完整信息与知 识的数学工
具
1
粗糙集理论最初的原型来源于比较简单的信
息模型 它的基本思想是通过关系数据库分类归纳
形成概念和规则 通过等价关系的分类以及分类对
于目标的近似实现知识发现
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