本文關(guān)鍵詞：多粒度概率粗糙集及其在目標識別中的應(yīng)用

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【摘要】：針對傳統(tǒng)多粒度粗糙集模型在反映問題的不完全性與統(tǒng)計特性方面的局限性,提出了多粒度概率粗糙集模型。首先,將概率粗糙集模型的思想與粒計算中多粒度空間描述問題的思想相結(jié)合,給出具有一般性的多粒度概率粗糙集模型的定義。同時,以正域及負域不變的原則定義了樂觀多粒度概率粗糙集模型的屬性約簡。然后,基于Bayes最小風(fēng)險理論對多粒度概率粗糙集模型中的參數(shù)進行確定。最后,將樂觀多粒度概率粗糙集模型應(yīng)用于彈道導(dǎo)彈目標識別問題中。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;西北工業(yè)集團有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 多粒度粗糙集 概率粗糙集 多粒度概率粗糙集 Bayes決策 目標識別
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒計算[1]是當(dāng)前計算智能領(lǐng)域中模擬人類的多粒度、分層次思維解決復(fù)雜問題的新方法。Pawlak經(jīng)典粗糙集[2]模型以及該模型的許多拓展,都是建立在劃分或者粒化的基礎(chǔ)上,因此,粗糙集是粒計算的一個特例。從Pawlak粗糙集理論誕生至今,根據(jù)不同的需求已經(jīng)發(fā)展了許多的粗糙集

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本文編號：761608