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.     

粗糙模糊集的分解

引入λ-下截集，λ-下重截集和λ-上重截集的概念，讨论粗糙模糊集的构造，并得到并、交的表示。     

模糊粗糙集及粗糙模糊集的模糊度

1965年,Zadeh提出了Fuzzy集理论,1982年,Z.Pawlak提出Rough集理论。将二者结合而形成的模糊粗糙集（FR集）及粗糙模糊集（RF集）近年来越来越受到国际学术界的关注。本文所研究的FR集及RF集的模糊度,是对FR集及RF集模糊程度的一种度量,进而引进了相应的明可夫斯基距离,明可夫斯基模糊度和Shannon模糊度。     

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。     

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。     

犹豫模糊集的截集及其性质

通过引入犹豫模糊集的截集概念并研究截集的性质,建立了沟通犹豫模糊集合与经典集合之间的桥梁.进一步,讨论了犹豫模糊关系的截关系及其性质.     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

粗糙集理论介绍和研究综述

介绍粗糙集理论的基本原理,粗糙集理论中的知识表示以及目前粗糙集理论的研究状况。     

基于粗糙集与模糊集的连续值域决策表的离散化算法

将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种连续值域决策表的离散化算法。该算法从已知数据的初始决策系统出发,首先构造对像的相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包及粗糙集正域的思想得出决策表的条件类,再根据条件类将连续值决策表化为区间值决策表,最后根据各区间值将连续值域决策表化为离散决策表。