计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
1期
248-251
,共4页
张贤勇%熊方%莫智文%程伟
張賢勇%熊方%莫智文%程偉
장현용%웅방%막지문%정위
人工智能%粗糙集理论%粗糙集模型%变精度近似%程度近似%正域
人工智能%粗糙集理論%粗糙集模型%變精度近似%程度近似%正域
인공지능%조조집이론%조조집모형%변정도근사%정도근사%정역
针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念.研究了模型正域与精度量化指标和程度量化指标关联的内涵及意义,得到了模型正域的精确刻画与性质.为了计算模型正域,提出了自然算法与原子算法,并进行了算法分析与算法比较,得到了自然算法与原子算法具有相同的时间复杂性,而原子算法却具有更优的空间复杂性的结论.最后用一个医疗实例对模型正域及其算法进行了分析与说明.变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域,从膨胀的优势方向完全扩展了经典粗糙集模型的正域,对与精度参数和程度参数相关的必然性知识发现具有意义.
針對變精度近似與程度近似的結閤問題及正域的覈心地位,組建瞭變精度上近似與程度下近似粗糙集模型,併定義瞭其中的正域概唸.研究瞭模型正域與精度量化指標和程度量化指標關聯的內涵及意義,得到瞭模型正域的精確刻畫與性質.為瞭計算模型正域,提齣瞭自然算法與原子算法,併進行瞭算法分析與算法比較,得到瞭自然算法與原子算法具有相同的時間複雜性,而原子算法卻具有更優的空間複雜性的結論.最後用一箇醫療實例對模型正域及其算法進行瞭分析與說明.變精度上近似與程度下近似粗糙集模型的正域,從膨脹的優勢方嚮完全擴展瞭經典粗糙集模型的正域,對與精度參數和程度參數相關的必然性知識髮現具有意義.
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