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文档简介

1、第一讲: Pawlak粗糙集模型,粗糙集理论是一种新的处理不确定性知识的数学工具，是由波兰科学家Pawlak在1982年首先提出的: Pawlak Z, Rough sets, International Journal of Computer and Information Sciences, 11(1982) 目前已发展成为人工智能的一个重要研究方向，在数据挖掘(data mining)与信息系统知识发现(KDD)中具有非常广泛的潜在的应用背景，并已获得许多成功的应用。,IRSS: International Rough Set Society, 1997中国人工智能学会，粗糙集与软计算专

2、业委员会，2003，11粗糙集与软计算学术年会（2001）,主要参考书:Pawlak Z, Rough sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1991曾黄麟，粗集理论及其应用，重庆大学出版社，1998刘清，Rough集与Rough推理，科学出版社，2001王国胤，Rough集理论与知识获取，西安交通大学出版社，2001张文修等，粗糙集理论与方法，科学出版社，2001张文修等，信息系统与知识发现，科学出版社，2003史开泉等, S粗集与粗决策, 科学出版社，20

3、06张文修等，基于粗糙集的不确定决策，清华大学出版社，2005,一 知识与知识库,二 基本定义,三 性质,设 为一近似空间，对于任意 (1) (2) (3) (4) (5) (6),一般情况下,下列等式不成立:,四 粗糙集的不确定性度量,X的近似精度: X的粗糙度,五 近似分类的不精确性度量,对于近似分类 的近似分类精度 近似分类质量,讨论题1:粗糙集的拓扑结构,讨论题2：粗糙集的表示,讨论题3:粗糙集与非经典逻辑代数,对于任意 令 则 构成格. 令 则 为剩余格.,六 信息系统知识发现,问题:,实际问题中抽象出来的信息系统往往具有大量的对象与属性，直接提取规则不仅是麻烦的，而且几乎没有价值，系统的

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