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文檔簡介
1、信息系統(tǒng)中的每個屬性代表對論域中對象的區(qū)分或分類的能力，在屬性集中往往存在冗余的信息，如何找到一個不冗余且保留原屬性集的全部區(qū)分信息的極小或最小屬性集是信息處理的重要課題。Z.Pawlak的粗糙集理論可以完美的處理基于完備信息系統(tǒng)上的不可分辨關(guān)系，對于其他類型的信息系統(tǒng)，粗糙集理論無法直接處理，人們提出很多方法擴展粗糙集理論到其他類型的信息系統(tǒng)上。
區(qū)間信息系統(tǒng)的存在是由于在實際的問題中，信息系統(tǒng)的屬性值往往無法精確測定，而是
2、落在某個區(qū)間上。對于區(qū)間信息系統(tǒng)，已經(jīng)有包括基于區(qū)間包含的偏序關(guān)系，區(qū)間相似度關(guān)系引入閾值參數(shù)轉(zhuǎn)化為相容關(guān)系等處理方法。前者的適用范圍較小，因為區(qū)間值往往不是互相包含的。后者的區(qū)間量之間的相似性是基于區(qū)間的重疊區(qū)域大小定義的。
本文首先分析區(qū)間量的測量過程，根據(jù)誤差理論定義了一種能夠合理反映兩個區(qū)間量相似程度的相似關(guān)系。定義區(qū)間量的相似性度量，將屬性集映射到論域笛卡爾積上的一個模糊集簇，建立了基于區(qū)分度矩陣的屬性約簡理論，討論
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