模糊粗糙近似算子的拓扑性质

考虑论域上一二元关系所决定的模糊粗糙近似算子的拓扑性质,证明了任一自反二元关系可以决定一模糊拓扑.并且,当二元关系自反对称时,该模糊拓扑中的元是开集当且仅当它是闭集;当二元关系自反传递时,该模糊拓扑的闭包与内部算子恰为模糊粗糙上、下近似算子.     

基于包含度的模糊随机粗糙集模型

针对随机性与模糊性同时存在的情形,提出了建立在模糊随机近似空间上的基于包含度的模糊随机粗糙集模型.首先给出了模糊随机近似空间的概念,然后利用包含度提出了模糊随机近似空间上的一种基于模糊随机集的粗糙近似算子.最后讨论了这种近似算子的一些性质.     

模糊粗糙近似算子公理集的独立性

用双论域上的模糊关系定义了广义模糊粗糙近似算子,并讨论了近似算子的性质。用公理刻画了模糊集合值算子,各种公理化的近似算子可以保证找到相应的二元模糊关系,使得由模糊关系通过构造性方法定义的模糊粗糙近似算子恰好就是用公理定义的近似算子。讨论了刻画各种特殊近似算子的公理集的独立性,从而给出各种特殊模糊关系所对应的模糊粗糙近似算子的最小公理集。     

基于粗糙隶属函数的强粗糙模糊近似算子

在Pawlak近似空间中,针对模糊目标概念,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求模糊目标集合更好的近似集.为此将粗糙隶属函数看成一个模糊集,利用其介于普通粗糙模糊下近似与上近似之间的特点,对现有的粗糙模糊集模型进行改进.建立模糊目标概念新的下近似集与上近似集,使其与已有的粗糙模糊集模型相比,对近似空间有更高的精度,对目标集合有更好的贴近度.并讨论新的近似集的一些基本性质,最后通过数值算例进一步说明新提出的下近似与上近似算子的优越性.即可以从已知的数据集中获得更准确的知识,因此这是一种更精确的知识发现方法.     

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。     

基于模糊集值映射的粗糙近似算子

给出基于模糊集值映射F的模糊集的下(上)近似等概念,研究F-下(上)近似算子aprF(aprF)的性质,探讨求它们的方法,得到若干结果.     

模糊近似空间的拓扑性质

进一步研究模糊粗糙近似算子,引入伪常模糊关系的概念,给出模糊近似空间的拓扑性质。     

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。     

模糊形式背景下的类近似算子

分别在形式背景和模糊形式背景下定义类下近似算子和类模糊下近似算子,并研究它们的性质.证明这两种算子分剐等价于形式背景和模糊形式背景下的*算子和模糊*算子.进一步给出类下近似算子与类模糊下近似算子的公理刺画.最后,对偶地讨论类上近似算子和类模糊上近似算子的定义和性质.     

覆盖下近似算子的拓扑性质

在不限制U为有限论域的情况下,研究了覆盖下近似算子XL和CL的拓扑性质。证明了覆盖下近似算子XL是内部算子,而且由XL生成的拓扑TXL为包含由覆盖C本身作为子基生成的拓扑TC的最小Alexandrov拓扑。特别地,当U为有限论域时,TXL=TC.然而,覆盖下近似算子CL不是内部算子。当覆盖C为某拓扑的基时,CL是内部算子,且此时由CL生成的拓扑TCL与TC是同一个拓扑。若进一步要求U为有限论域,则TCL=TXL=TC,进而CL=XL.     

模糊随机向量凸集的结构和性质

在模糊随机向量凸集概念的基础上,分析了模糊随机向量凸集的结构,研究了模糊随机向量凸集的基本性质.     

基于弱包含的区间值模糊集的上下近似

给出了区间值模糊集的弱包含概念,并在弱包含概念的基础上定义了区间值模糊集的上下近似及其粗糙度、得到了区间值模糊集上下近似的性质,并且验证了本文定义的区间值模糊集的λ上下近似比文献[1]中提出的λ 上下近似逼近程度更高,粗糙度更小.     

区间值模糊集上的上(下)近似

定义区间值模糊粗糙集的上下近似,并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量。并且讨论了它们的性质。     

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。     

基于二元关系的直觉模糊近似空间与直觉模糊拓扑

讨论在一般二元关系下直党模糊近似空间诱导的直党模糊拓扑空问的若干性质;由直觉模糊拓扑空间诱导直觉模糊近似空同所需的TC条件及其所得近似空间的近似算子若干性质.     

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。     

基于覆盖的模糊粗糙集模型

讨论基于覆盖理论的模糊粗糙集模型。给出了模糊集的粗糙上、下近似算子,讨论了算子的基本性质,证明了覆盖粗糙集模型下所有模糊集的下近似构成一个模糊拓扑,并得到了覆盖模糊粗糙集模型的公理化描述。     

D.C.隶属函数模糊集及其应用(Ⅱ)--D.C.隶属函数模糊集的万能逼近性

本文是D．C．隶属函数模糊集及其应用系列研究的第二部分。指出在实际问题中普遍选用的三角形、半三角形、梯形、半梯形、高斯型、柯西型、S形、Z形、π形隶属函数模糊集等均为D．C．隶属函数模糊集，建立了D．C．隶属函数模糊集对模糊集的万有逼近性。探讨了D．C．隶属函数模糊集与模糊数之间的关系，给出了用D．C．隶属函数模糊集逼近模糊数的e-Cellina逼近形式，得到模糊数与D．C．函数之间的一个对应算子，指出了用模糊数表示D．C．函数的问题。     

粗糙集研究中的模糊集方法

通过粗糙隶属度函数 ,将粗集理论与模糊理论联系起来 ,建立一种粗集理论与模糊理论的关系。利用这种关系 ,引入置信水平 ,将经典粗糙集模型进行了推广 ,并讨论等价关系变化前后集合上下近似之间的关系。