摘要：粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法.

关键词：粗糙集 近似集 模糊度 不确定性 多粒度 

单位：重庆邮电大学理学院; 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室