模糊粗糙集及粗糙模糊集的贴近度及其应用

本文研究了模糊粗糙集（FR集）及粗糙模糊集（RF集）的贴近度，是权衡两个FR集，两个RF集彼此糙近程度的一种标尺，进而研究了FR集，RF集的内积，外积，引进了FR集，RF集的格贴近度，并在此基础上提出一种新的属性约简的方法。     

模糊粗糙集理论研究进展

介绍模糊粗糙集的概念及发展进程．提出了理论建立过程中，分别以推广到模糊集、引入模糊逻辑算子、拓展到两个论域为特点的三个发展阶段；分析、比较了各阶段代表性理论的特点，并对模糊粗糙集的未来发展作出了预期。     

直觉模糊面集的相似度及其在模式识别中的应用

直觉模糊数以隶属度和非隶属度所构成的有序点来表示所要研究的信息。由于犹豫度的存在,本文从几何的观点出发,将其转化为一个可能面,提出了直觉模糊面集的概念。在此基础上,定义了两个不同直觉模糊面集的相似度,研究了它的性质。最后给出了直觉模糊面集的相似度在模式识别中的应用实例,并做了相应的对比分析,结果表明本文提出的方法具有可行性和有效性。     

分置信度的模糊统计方法

在对模糊统计原理进行理论分析的基础上，提出一种改进的模糊统计方法：分置信度的模糊统计方法，该方法充分考虑随机因素对模糊统计的影响，精度分析表明，当统计步长趋于零时，用此方法求得的“隶属度”以概率收敛于隶属度的真值。     

多粒度模糊粗糙集的表示问题

研究了多粒度模糊粗糙集的表示问题。利用模糊集的分解定理思想首次用截集构造了多粒度模糊粗糙集模型,建立了基于截集的悲观和乐观多粒度模糊粗糙集模型。在该模型中,从模糊集的截集角度定义了悲观及其乐观多粒度模糊粗糙集的上下近似集,解决了多粒度模糊粗糙集的数学结构问题,证明了多粒度模糊粗糙集可以用一簇经典的多粒度粗糙集来表示。最后利用该模型证明了多粒度模糊粗糙集的一些结论。     

贴近度与模糊熵诱导关系的注记

本文的目的有二个，其一是通过反侧指出刘学诚（Fuzzy Sets and Systems，52（1992），305-318）给出的由贴近度诱导模糊熵的表达式是不正确的；其二是给出一个命题来一般性的回答刘学诚（Fuzzy Sets and Systems，52（1992），305～318）提出的一个问题。     

模糊度的一种新定义

本文在普通模糊集模糊度定义分析的基础上，引进一个模糊集度与平均模糊度的新定义，从而更加全面、合理地描述了模糊集的模糊程度．     

截集形式的模糊粗糙集及其性质

用模糊集的截集构造了模糊集的粗糙集,给出了模糊粗糙集的更加严格的数学定义,证明了与文[1]中的等价性,并用新的定义给出模糊粗糙集的相应性质.     

模糊度定义的不一致性及其理论分析

指出模糊度定义的不一致性，并通过实例进行验证；从理论上分析模糊度定义的不一致性产生的原因，指出当模糊度理论在图像处理中应用时模糊度定义的不一致性可能会产生的影响；给出一个比较合理的模糊度定义。文中提出的问题是在工程应用过程中发现的新问题，所做的工作也只是初步的。     

模糊排序及模糊序列的反序度初探

本文从情报检索理论中就“匹配序列”如何吻合“相关序列”以提高检索效率的问题出发,提出了模糊排序及模糊序列的反序度问题,试图对模糊排序理论进行某些探讨,模糊序列的反序度已成功地应用到了情报检索理论中。     

粗糙模糊集与模糊粗糙集的截集性质

研究粗糙模糊集、模糊粗糙集、广义粗糙模糊集和广义模糊粗糙集的截集性质,并且还研究了基于逻辑算子的广义模糊粗糙集的基本性质。     

模糊粗糙集的表示及应用

一个模糊粗糙集是一对模糊集,它可以用一簇经典粗糙集表示出来.本文研究了模糊粗糙集的表示问题,利用模糊集的分解定理证明了一个模糊粗糙集可以用一簇粗糙模糊集表示出来,利用这个结果可以证明模糊粗糙集的一些重要性质.     

广义模糊粗糙集的不确定性度量

研究广义模糊粗糙集的不确定性问题,利用一种新的信息熵定义模糊粗糙集的模糊性度量,并给出这种度量的性质,证明当且仅当A是经典可定义集合时其模糊粗糙集的模糊性度量FR(A)等于0。     

基于粗糙集的模糊决策算法

给出一种从连续决策表中提取模糊决策规则的规则提取算法。首先,转化连续属性值为模糊值;然后,给出两个不同对象的模糊属性值关于相应连续属性的相似度;其次,给出了λ相似关系与λ相似类的定义。根据λ相似关系,给出粗糙-模糊空间中的下近似与上近似概念;最后,结合模糊集与粗糙集理论的思想,给出一种从连续值域决策表获取决策规则的算法,并通过实例说明该算法的有效性。     

群中模糊同余关系下的模糊粗糙群

在模糊同余关系下，首次提出了群中模糊同余关系下的模糊粗糙集和模糊粗糙群的概念，并讨论了它的一系列的性质，得到了一些有意义的结果。     

基于k阶二元关系的直觉模糊粗糙集

利用k阶二元关系定义直觉模糊粗糙集,讨论了分别为串行、自反、对称、传递关系时所对应的上、下近似算子的性质。在有限论域U中,研究了任一自反二元关系所诱导的直觉模糊拓扑空间中直觉模糊闭包、内部算子与相对应的上、下近似算子的关系。     

集合的粗相似度量

在近似空间中,利用粗糙集诱导的模糊集,定义了两个集合间的粗相似度的概念,讨论了其性质,并对四种具体的粗相似度进行了比较。     

模糊粗糙集的包含度和相似度

证明了包含度和相似度的几个性质，定义了模糊粗糙集的包含度和相似度。所证性质可用于生成模糊粗糙集的包含度和相似度。     

双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型及其应用

基于区间值直觉模糊相容关系,给出了双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型并讨论了其相关性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段。最后,通过一个例子阐述了本文提出的区间值直觉模糊粗糙集模型在临床诊断系统中的具体应用。