刘财辉，蔡克参

(赣南师范大学 数学与计算机科学学院，江西 赣州 341000)



元素最小描述并集下的多粒度覆盖粗糙集模型

刘财辉，蔡克参

(赣南师范大学 数学与计算机科学学院，江西 赣州 341000)

为了拓展多粒度粗糙集理论在覆盖近似空间上的研究，本文利用元素的最小描述并集并结合条件概率，提出了3种多粒度覆盖粗糙集模型。在模型定义基础上，本文研究了3种新模型的一些特有性质，探讨了新模型与一些已有模型的内在联系与区别，对3种新模型进行了比较。研究结果表明一些已有模型是本文模型的特殊形式，是已有模型的有效拓展。

粗糙集；多粒度；条件概率；覆盖； 最小描述

中文引用格式：刘财辉，蔡克参. 元素最小描述并集下的多粒度覆盖粗糙集模型[J]. 智能系统学报， 2016, 11(4): 534-538.

英文引用格式：LIU Caihui， CAI Kecan. Multigranulation covering rough sets based on the union of minimal descriptions of elements[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2016, 11(4): 534-538.

从解决实际问题的需要，Qian等[1]根据“求同存异”和“求同排异”两种策略，提出了多粒度粗糙集模型，为粗糙集的理论研究开辟了一个全新领域。多粒度粗糙集模型的研究[2-11]引起了人们广泛的关注，例如，通过将三支决策思想[13]引入多粒度粗糙集，Qian等[2]提出了多粒度决策粗糙集模型的概念，并研究了它与已有模型的关系，指出多粒度决策粗糙集模型是一个更一般的模型；Li等[4]研究比较了多粒度粗糙集模型和概念格理论在规则提取中的异同，为多粒度粗糙集的研究提出了新的拓展方向; Yang等[5]研究了多粒度粗糙集模型中的代价敏感问题，为多粒度粗糙集在实际中的应用提供了新思路；……