Artikeln introducerar de grundläggande idéerna och undersöker den probabilistiska versionen av grov-set-teorin. Den bygger på både klassificeringskunskap och probabilistisk kunskap vid analys av regler och attribut. Grov tillnärmning av utvärderingsåtgärder och enkelriktade och dubbelriktade beroendeåtgärder föreslås och antas för en probabilistisk utvärdering av reglerna. En ny probabilistisk beroendemått för attribut införs också och bevisas ha monotonitet egenskap. Denna egenskap gör det möjligt för åtgärden att användas för att optimera och utvärdera attributbaserade representationer genom beräkning av probabilistiska mått av attribut redukt, kärna och signifikansfaktorer.
Grov approximation av utvärderingsåtgärder och enkelriktade och dubbelriktade beroendeåtgärder föreslogs av Ziarko Ref och antogs för en probabilistisk utvärdering av reglerna.
Probabilistic approach to rough sets
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}