表征事件6对结论开的支持程度，其值大于0时，表示支持度大于否定度；其值小于0时，表示否定度大于支持度。

（之）基于粗集理论的知识获取。

粗集理论〔1*011811    是I ？₃乂4等提出的研究不完整数据及不精确

知识的表达、学习与归纳的一套方法，已经成为知识发现和获取领域的一种重要方法。尺3理论以观察和测量所得数据进行分类的能力为基础，通过对样本数据进行分析、近似分类、推理数据间的关系，从中发现隐含的知识和潜在的规律。相对于传统方法（如统计推理〉，只8理论仅利用数据本身提供的信息而不需要先验信息（如先验概率〕，算法简单、易于操作。

113理论认为，知识是基于对对象分类的能力；知识直接与真实或抽象世界有关的不同分类模式联系在一起，并称之为论域 ' 11111 61-86 ；知识是由人们感兴趣的论域的分类模式组成，它提供关于现实的明显事实，并具有由明显事实推导出模糊事实的推理能力。

给定论域称任何子集为V为中的概念（⑶⑷叩I〉或范畴（⑵吨町），称?/中的概念族为关于[/的知识。当。7 =1，2，…，时，满足条件“毛卢0和[/，且弋门曷 0 （ ；）"的概念族称为的一个分类，称"上的分类族为"的知识库（匕 丨乂阴一₈₆，0〉。113理论用等价关系代替分类，用知识表达系统代替知识库。此时，知识库表达为尺二 （ ,尺〉，其中：V为一个给定论域，8为一个"上的等价关系族；知识表达系统表达为5 二〈17，0，0，V， ）,其中：[/为论域，0 0 0 是属性集合，而和5分别为条件属性和决策属性集，口…匕是属性集/1的值域，厂:是指定[/中每一对象X到值域7的映射函数。知识表达系统将对象的知识通过指定的对象的基本特征和特征值来描述，从而通过一定的方法从浩如烟海的数据中发现有用的规则知识。

当为一等价关系尺的某些基本范畴的并时，称义为及可定义的，否则为不可定义的。前者可在知识库尺二 （ , 中被精确定义，称为X的精确集；后者不能被X精确定义，称为粗集。可以通过粗集的下近似集、上近似集和边界来描述粗集，方法如下。

定义义关于及的下近似集：尺-（父） 匕1彳75 7？_；7〔尤1

定义丨关于尺的上近似集：/ —（义）    笋01

定义X关于尺的边界：““尤）二沢—（尤）―/ （尤）

通常将?、（幻二/?」幻称为尤的7？正域，将加仏（幻 / （幻称为X的尺负域。可见，边界域是不确定域，对于知识6属于边界域的对象不能确定地划入X或-1。