作者：张鑫; 李续武; 路艳丽; 侯学礼多粒度粗糙集概率粗糙集多粒度概率粗糙集bayes决策目标识别
摘要：针对传统多粒度粗糙集模型在反映问题的不完全性与统计特性方面的局限性，提出了多粒度概率粗糙集模型。首先，将概率粗糙集模型的思想与粒计算中多粒度空间描述问题的思想相结合，给出具有一般性的多粒度概率粗糙集模型的定义。同时，以正域及负域不变的原则定义了乐观多粒度概率粗糙集模型的属性约简。然后，基于Bayes最小风险理论对多粒度概率粗糙集模型中的参数进行确定。最后，将乐观多粒度概率粗糙集模型应用于弹道导弹目标识别问题中。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
