粗糙集学习笔记(1)---基本概念

粗糙集学习笔记(1)---基本概念

                                                                粗糙集学习笔记(1)---基本概念

           粗糙集是波兰理工大学Z.Pawlak教授提出用来研究不完整数据.不精确知识的表达.学习.归纳等方法的一套理论.从数学的角

度看,粗糙集是研究集合的;从编程的角度看,粗糙集的研究对象 就是矩阵,只不过是一些特殊的矩阵;从人工智能的角度看,粗糙集

研究的是决策表.

         任何一个新的理论,都要有一些基本概念,然后在这些基本概念的基础上展开讨论. 先看看基本概念有那些:

1.   知识:  
               对对象分类的能力.这儿的对象指任何东西, 一般叫论域.表现为U中任何子集族.

2.   论域U:
                实际上就是数学里面的集合.

3.    R属性=知识R=等价关系R=分类
                属性偏table表格里面的列,知识是人工智能里面的术语.等价关系是数学上 的词汇,分类是数据挖掘里面的咚咚.实际上4

者指的是同一概念.

4.     知识库: 
                 U上的分类族就叫知识库.


  

• 等价关系=属性=知识=分类
  
• 初等范畴:所有具有特定属性的物体构成的子集.
  
• 基本范畴:  由初等范畴构成.
  
• 知识等价: ind(P)=ind(Q) 就说P和Q等价.
  
• 推广:  P 小于Q,就说P为Q的特化,Q为P的推广.
  
• 特化:
  
• 
  
• 
  
  

参考书目: 
                    <<粗集理论及其应用>>  曾黄麟     编著  重庆大学出版社
                    <<粗糙集理论与方法>>  张文修等 编著 科学出版社

下面是我写的一个 粗糙集小工具,感兴趣的可以去看看.

http://www.blogjava.net/WangBNU/archive/2006/08/24/65431.html