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Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Publications Count: 30308

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An Improved Limited Tolerance Rough Set Model
Some extended rough set models in incomplete information system cannot distinguish the two objects that have few known attributes and more unknown attributes; some cannot make a flexible and accurate discrimination. In order to solve this problem, this paper suggests an improved limited tolerance rough set model using two thresholds to control what two objects have a relationship between them in limited tolerance relation and to classify objects. Our practical study case shows the model can get fine and reasonable decision results.
Digital Object Identifier (DOI):


[1] Pawlak. S. “Rough set theory and its applications to data analysis”. Journal of Cybernetics and Systems. 1998, (29):661-688.
[2] Pawlak. Z. “Rough sets and intelligent data analysis”. Journal of Information Sciences. 2002, (147): 1-12.
[3] Pawlak Z. “Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning about Data”. Dordecht: Kluwer Academic Publishers. 1991.
[4] Gore, A.: “Earth in the balance”. New York: Plume Books (1992).
[5] M. Kryszkiewicz, Rough set approach to incomplete information systems. Information Science, 112(1), 1998, 39-49.
[6] J. Stefanowski, S. A. Tsouki, “Incomplete information tables and rough classification”. Computational Intelligence, 17(3), 2001, 545-566.
[7] Stefanowski J., Tsoukias. A. “On the extension of rough sets under incomplete information”. In: N Zhong, A. Tsoukias, S. Ohsugaeds. Proc of the 7th Int’l Workshop on New Directions in Rough Sets. Data Mining, and Granular-Soft Computing. Berlin: Springer-Verlag, 1999, 73-81.
[8] G. Y. Wang, “Extension of rough set under incomplete information systems”. Journal of Computer Research and Development, 39(10), 2002, 1238-1243.
[9] X. B. Yang, J. Y. Yang. “Incomplete Information System and Rough Set Theory”. Science Press, 2011, 9.
[10] X. B. Yang, “Rough set model based on variable parameter classification in incomplete information systems”. Systems Engineering-Theory & Practice, 28(5), 2008, 116-121.
[11] L. J. Wang, C. Wu, “A limited and variable precision rough model with symmetry”. Journal of Jiangnan University (Natural Science Edition), 6(6), 2007, 825-829.
[12] M. X. Li. “Limited and Variable Precision Rough Set Model”. Journal of Information & Computational Science 11:10 (2014) 3493-3501tion,” in Conf. Rec. 1995 World Academy of Science, Engineering and Technology Int. Conf. Communications, pp. 3–8.
[13] Y.H. Qian, J.Y. Liang, Y.Y. Yao, “MGRS: A multi-granulation rough set”, Information Sciences, vol.180, no.6, pp.949–970, 2010.
[14] Y.H. Qian, J.Y. Liang, C.Y. Dang, “Incomplete multi-granulation rough set”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A, vol. 40, no.2, pp.420-431,2010.
[15] Y.H Qian, J.Y. Liang, W. Wei, “Pessimistic rough decision”, in: Second International Workshop on Rough Sets Theory, Zhoushan, China, pp. 440–449, 2010.
[16] W. X. Zhang, J. S. Mi, W. Z. Wu, “Knowledge Reductions in Inconsistent Information Systems”, Chinese Journal of Computers (in Chinese), Vol.1, No.1, pp.12-18, 2003.
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