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粗糙集理論阻是由波蘭學者PaWlak于1982年提出的一種能夠有效處理不精確和不確定信息的數學工具，目前，由于它在神經網絡、數據挖掘、決策分析、機器學習和知識發現等領域心有著廣泛的運用，使得研究逐漸趨熱。粗糙集理論是建立在分類機制的基礎上，通過等價關系將知識空間進行劃分。其主要思想是保持分類能力不變的前提下，通過上、下近似去刻畫知識不確定性程度，并且通過知識約簡、規則提取去挖掘數據中潛在的信息，粗糙集理論最大的特點就是不需要數據集之外的任何先驗信息，因此對于不確定信息進行分析處理還是比較客觀的。近年來，為了從多粒度、多層次的角度去處理和分析問題，Qian等提出了多粒度粗糙集模型，其主要思想是將屬性集構建成一組屬性子集序列，通過這一系列屬性子集來對論域進行劃分，構成了多粒度的論域空間，然后在多粒度論域空間中對目標概念進行近似逼近。隨后，一些學者在Qian等基礎上對多粒度粗糙集做了許多擴展和改進。但是在多粒度粗糙集模型的研究中，對于如何構建一個較好的屬性子集序列，目前并沒有給出一個很好的方法。
本文針對多粒度粗糙集模型中關于屬性子集序列的構建問題，提出一種較好的杓建方法，其主要思想是引入統計學中關于變量間的相似系數來刻畫屬性間的距離，通過屬性間距離的遠近來對屬性進行區分歸類，進而構建一組屬性子集序列。由于目前的多粒度粗糙集模型中分為基于等價關系的多粒度粗糙集模型和鄰域多粒度粗糙集模型，因此本文分別定義了符號型屬性間的距離和數值型屬性間的距離。最后通過實驗分析，驗證了本文構建的屬性子集序列具有更好的近似效果。
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