基于直觉模糊相似关系下的粗糙集属性约简

描述了直觉模糊相似关系下的粗糙集模型,并在此基础上了定义了正域,依赖度与非依赖度的概念,提出了运用直觉模糊集合理论的粗糙集属性约简算法.最后,用实例证明了该算法的可行性.     

模糊粗糙集的模糊邻域算子刻画

在模糊集合的公理化定义及其直积的基础上，提出基本模糊点的模糊邻域算子概念。用模糊邻域算子来定义模糊集的上近似和下近似。可以用模糊集的上、下近似来刻画模糊关系的自反性、对称性和传递性等性质。在模糊粗糙集的模糊邻域算子定义下，模糊粗糙集与粗糙模糊集可以统一起来。     

模糊关系性质的模糊T-近似算子刻画

在定义一般模糊关系下的模糊T-近似的基础上，用模糊T-近似算子来刻画模糊关系的自反性、对称性、T-传递性等性质，并讨论了模糊T-粗糙集的一些性质。     

用模糊Galois联络对L-模糊粗糙集进行公理化刻画

粗糙集理论是由Pawlak提出的一种表示与处理数据表中信息的形式化工具.作为粗糙集概念的推广,一种基于完备剩余格的L-模糊粗糙集已由Radzikowska与Kerre提出,在本文中,我们第一次借助于L-模糊Galois联络对L-模糊粗糙集进行了公理化刻画.由于L-模糊粗糙集及L-模糊Galois联络均为相应经典情形的推广,故本文的结论对于经典粗糙集来说也是成立的,这就意味着通过Galois联络可将经典粗糙集乃至L-模糊粗糙集的公理化统一起来.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于模糊区分矩阵的增量属性约简

在实际应用中,决策系统的属性集可能随时间而变化。如何有效地更新约简成为数据挖掘中的重要任务之一。当属性集发生变化时,经典约简算法需要重新计算整个数据。而增量学习充分利用了现有的约简信息,避免了大量的重复计算,从而提高了计算效率。本文针对属性增加和减少的动态数据研究了增量属性约简方法。首先分别设计了属性增加和减少时模糊区分矩阵的更新机制;然后提出了新的属性增加的属性约简算法AIFDM和属性减少的属性约简算法ADFDM.最后,实验结果表明所提的增量算法能够有效的根据属性的增加和减少更新约简,且计算效率提升约1至4.9倍。     

一类基于有界算子合成的模糊关系方程

讨论模糊关系的有界和 -有界积合成的基本性质。对于论域 U上的一个自反和有界传递的模糊关系 R,证明它是一个预序关系。得到关于有界算子的模糊线性方程有解的充要条件及解的递归结构。在此基础上给出有限论域上的模糊关系方程 A·X=B的求解方法     

一般模糊近似算子的公理化刻画

给出无限双论域上一般模糊近似算子的构造性定义,叙述一般模糊近似算子的基本性质。引入邻域有限模糊关系的概念,利用上、下模糊粗糙近似的截集性质,给出一个刻画模糊近似算子的新公理,得到不同于以往的刻画模糊近似算子的公理集。     

基于相似关系的条件熵属性约简及其算法

不完备决策系统关联于数据分析,其属性约简具有应用意义,并已具有基于容差关系的条件熵研究.基于相似关系,研究不完备决策系统的条件熵属性约简及其算法.利用相似关系确立条件熵,提出等价于广义决策函数保持约简的条件熵保持约简,建立具有误差容忍机制的条件熵容忍约简;针对两种新建属性约简,揭示它们间的扩张关系与强弱关系,构建相应的全局算法与局部算法;最后,提供决策表实例分析,说明基于相似关系的条件熵属性约简及其算法的有效性.相关研究完善了不完备决策系统属性约简,具有理论价值与应用意义.     

基于模糊聚类的属性匹配算法

提出了一种基于模糊聚类的属性匹配算法。该算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的模糊相似关系,提高了属性匹配的准确率;以等价闭包法对相似属性进行模糊聚类,得到多层次属性分类结果,更客观真实地反映了属性匹配的模糊性;同时,属性匹配过程中不需要设置匹配参数,避免了人为造成的误差。     

基于黄金关系的粗糙集模型及其应用

粗糙集的核心概念是基于等价关系的上、下近似集.给出了基于黄金关系的粗糙集模型,并研究了该模型的实际应用.     

基于模糊近容度的战时物资供应偏好选址

提出一种基于模糊近容度的战时物资供应的偏好选址方法,认为选址方案的确立是一个模糊多属性决策过程,而且这些属性在决策中具有主观偏好性,决策表是在原始模糊条件属性表的基础上,根据模糊粗糙隶属度和近似精度约简得到。选址方案的排序由模糊近容度生成。最后说明此方法在应用上的合理性和有效性。     

属性模糊集的分解特征

在模糊集理论研究的基础上,结合粗糙集的属性集、元素迁移的相关知识,提出属性模糊集的概念,利用给出属性模糊集的有关知识,结合模糊集与粗糙集合的有关理论,得到了属性模糊集的一系列重要定理,为模糊集合理论的进一步研究奠定了理论基础.     

粗糙模糊集的模糊性度量

研究粗糙模糊集的模糊性度量,提出了一种新的熵与条件熵的概念,并验证了这种熵与Shannon熵类似的性质。利用这种熵定义了粗糙模糊集的一种不确定性度量,证明了粗糙模糊集的模糊性度量FR（A）等于0的充分必要条件是A是经典集合且是可定义的。     

双向S-粗模糊集及其性质

讨论模糊集与双向S-粗集的联系。首先给出双向S-粗模糊集的概念,接着讨论它们的并、交、补运算及其性质;特别地,证明双向S-粗模糊集对并、交、补运算构成完全可无限分配的软代数。     

直觉模糊关系的截集性质

定义了直觉模糊关系的截集以及并给出了它们的基本性质,同时分别讨论了自反、对称、传递直觉模糊关系与经典二元关系之间的等价刻画;其次,提出直觉模糊关系的定义域与值域的概念;最后,分析了直觉模糊关系合成的截集性质.     

模糊多属性决策中模糊属性值的规范化方法

模糊属性值的规范化是模糊多属性决策分析中的一个基础性问题。本文针对由有界模糊数表示的收益类属性值和成本类属性值,基于模糊数的扩展线性运算和期望值算子,提出了三种规范化方法,同时说明了它们各自的特点,并对这些方法进行了比较。最后给出了算例。     

模糊粗糙集代数

一个粗糙集代数是由一个集合代数加上一对近似算子构成的。本文用公理化方法定义了模糊环境下的近似算子和粗糙集代数系统。证明了若系统(Φ(U),∩,∪,-,L,H)是一个模糊粗糙集(粗糙模糊集)代数,则其导出的系统(Φ(U),∩,∪,-,LL,HH)也是模糊粗糙集(粗糙模糊集)代数,同时讨论了特殊类型的模糊粗糙集代数和粗糙模糊集代数与其导出的系统之间的关系。