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统计粗糙集
外文标题：Statistical Rough Sets
文献类型：期刊
作者：陈俞^[1]赵素云^[2]陈红^[3]李翠平^[4]孙辉^[5]
机构：[1]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京 100872;中国人民大学 信息学院 计算机系,北京 100872
[2]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京,100872
[3]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京 100872;中国人民大学 信息学院 计算机系,北京 100872
[4]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京 100872;中国人民大学 信息学院 计算机系,北京 100872
[5]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京 100872;中国人民大学 信息学院 计算机系,北京 100872

通讯作者：Zhao, Su-Yun(zhaosuyun@ruc.edu.cn)
年：2016
期刊名称：软件学报
卷：27
期：7
页码范围：1645-1654
增刊：正刊
收录情况：EI(20162902606279)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5739762)
所属部门：信息学院；数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：1000-9825
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb201607003.aspx
DOI：10.13328/j.cnki.jos.005036
基金：国家重点基础研究发展计划(973); 国家高技术研究发展计划(863); 国家自然科学基金; 中国人民大学科学研究基金; National Basic Research Program of China (973); National High Technology Research and Development Program of China (863); National Natural Science Foundation of China; Research Funds of Renmin University of China
关键词：随机抽样;近似算子;统计粗糙集;模糊粗糙集
摘要：现有的模糊粗糙集方法,由于其基础理论复杂度的桎梏,无法应用到大规模数据集上.考虑到随机抽样是一种可以极大地减少运算量的统计学方法,将随机抽样引入到经典的模糊粗糙集理论中,建立了一种统计粗糙集模型.首先,提出了统计上、下近似的概念,它相比经典模糊粗糙集模型的优势在于,以随机抽样得到的小容量样本代替了大规模全集,从而显著降低了计算量.而且,随着全集数量的增大,抽样样本数量并不会显著增大.此外,还讨论了统计上、下近似的性质,揭示统计上、下近似和经典上、下近似之间的关系.并且,提出了一个定理,该定理保证了统计下近似与经典下近似的取值统计误差在允许的范围内.最后,通过数值实验验证了统计下近似在计算时间上的显著优势.
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