| 近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性 |
| 吴明芬[1,2] 曹存根[2] |
| 关键词：笛卡尔积 积近似空间 可分解子集 粗糙度 可分解的近似空间 |
| 主要内容：为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论得到拓广,人们提出了许多新的粗集模型。拓展的方法主要有两种,一种是减弱对等价关系的依赖,另一种是把讨论问题的论域从一个拓展到两个。Y.Y.Yao提出了一种基于两个论域的粗集模型。现研究基于两个近似空间的笛卡尔积粗集模型,给出了积近似空间的概念,刻画了可分解集合的上（下）近似、近似精度和粗糙度。最后研究了笛卡尔积粗集模型的可分解问题,给出了一个近似空间积可分解的充分必要条件。 |
| 《计算机科学》 2011,38(1).-225-228,245 |
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