加拿大Regina大学开发使用的KDD-R是 用c编写的，在UNIX环境下运行的，KDD-R基于变精度粗糙集模型（VPRS， VariablePrecisionRoughSet），通过改变粗糙程度而使数据中隐含的模式能 够更清楚的显示出来，用于医学中数据的详细分析和电信工...
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该文是在集对粗糙集模型的基础上，引入相对分类错误率的概念，提出了一种基于集对分析的变精度粗糙集模型。
In this paper, variable precision rough set model based on set pair analysis is proposed by introducing a concept of relatively classified fault rate.
另一方面提出了在一定错分率存在的条件下的模糊集合间的相对错分率，之后结合这两个理论给出了基于模糊邻域算子的模糊变精度粗糙集模型。
Then, the mistake classification rate between two fuzzy sets is defined. Later, fuzzy variable precision rough set model is proposed based on the two definitions.
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