1、本文首先比較全面地介紹了可變精度粗糙集合模型的基本概念，然后以此為基礎，對可變精度粗糙集合的以下幾個重要問題進行了深入細致地研究。 已知一個決策表，如何評價屬性的重要性，關于這一問題目前已有不少文獻進行了相關研究，但這些研究多是針對經(jīng)典粗糙集理論進行的，討論了基于可變精度粗糙集模型的屬性重要性評價方法，同時將該方法應用于組合預測中。 分類正確率β和分類能力γ是可變精度粗糙集合模型的兩個重要參數(shù)。本文詳細論述了兩者的相互關

2、系及相互影響，并提出了β域觀點，試圖以對β域的研究代替?zhèn)鹘y(tǒng)的對特定β值的關注。 屬性約簡是采用可變精度粗糙集合模型生成有效規(guī)則的關鍵。傳統(tǒng)的β約簡定義的核心是保持β分類能力不變，在研究中發(fā)現(xiàn)依照該定義求得的約簡存在規(guī)則不一致現(xiàn)象，并針對這一現(xiàn)象進行深入研究，給出新的β約簡定義及相應的約簡方法。核屬性是采用啟發(fā)式式算法求解屬性約簡的關鍵。針對不相容決策表核屬性的計算問題，提出了兩種基于粗糙集代數(shù)觀的核屬性計算新方法。 最后