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粗糙集代数中的剩余格结构 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论粗糙集代数与剩余格的关系.借助近似代数上的原子及同余关系,证明了在适当选取蕴涵算子及相应的剩余算子之后,粗糙集代数就成为剩余格,并进而证明了粗糙集代数也是MV代数与R0代数. 相似文献
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§1. IntroductionInordertoresearchthelogicalsystemwhosepropositionalvalueisgiveninalatticefromthesemanticviewpoint,wehaveproposedtheconceptoflatticeimplicationalgebrasin[1]andhavediscussedtheirsomeproperties.MV-algebraswereinventedbyC.C.Chang[2]inorde… 相似文献
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通过对MV代数和Lukasiewicz命题演算系统的研究,我们对MV代数的定义进行了简化,并讨论了MV代数和其它代数之间的关系。主要结果是:(1)从蕴涵角度出发,给出了MV代数的两种简化定义;(2)提出了弱格蕴涵代数的概念,并证明了它与BR0代数等价;(3)证明了弱格蕴涵代数是正则Fuzzy蕴涵代数。 相似文献
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蕴涵代数与BCK代数 总被引:6,自引:0,他引:6
系统研究 Fuzzy蕴涵代数与 BCK代数之间的关系 ,给出 MV代数与 BCK代数之间的联系 ,建立正则 FI代数和对合 BCK代数的对偶代数 相似文献
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MV-代数、BL-代数、R0-代数与多值逻辑 总被引:91,自引:20,他引:71
证明三种不同形式的MV-代数刻画的等价性,分析MV-代数、BL-代数与R0代数的逻辑背景,提出若干可进一步研究的课题。 相似文献
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关于格上蕴涵代数及其对偶代数 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了格蕴涵代数、MV代数、R0代数等一些格上蕴涵代数之间的关系,并建立了它们的对偶代数.其结果描述了这些代数内部结构的特征,同时也为从语义的角度进一步研究格值逻辑系统提供了一个新的途径. 相似文献
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现有覆盖粗糙集仅讨论了属性值为实数、区间数或有限集值的情况,对属性值为区间粗糙数的讨论尚未见到。为此,文章提出了基于区间粗糙数的覆盖粗糙集模型。在定义了区间粗糙数距离的基础上,结合参数α和γ定义了相容度的概念,提出了相容关系和相容类的定义;然后定义了集合离散度的概念,对以相容类作为近似算子的上下近似进行了改进,提出了基于ξ阈值的集合离散度的上下近似和基于最小集合离散度的上下近似,证明了这两种上下近似的定义均提高了原有模型的精确度;最后讨论了基于最小集合离散度覆盖粗糙集模型的一些性质。 相似文献
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粗糙集的矩阵关系 总被引:1,自引:0,他引:1
罗来鹏 《数学的实践与认识》2009,39(23)
将粗糙集中的集合转化为矩阵刻画,通过引入矩阵算子、类矩阵算子,借助截矩阵和关系矩阵,讨论了Paw lak粗糙集和变精度粗糙集中集合关系的矩阵计算及其所具有的一些基本性质. 相似文献
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基于新集对分析的粗糙集模型 总被引:5,自引:0,他引:5
首先,在这篇文章里两个集合里的元素被分为三个相对独立的部分来研究。接下来,一种定量信息——元素数目被用来描述这两个集合间的关系,然后提出了基于元素数目的新集对分析思想;另一方面,引用含糊集中真隶属度和假隶属度的概念,提出了一种模糊集对联系度。然后,这两种集对分析思想分别被用到粗糙集理论中作为粗糙集模型的一种推广,此外还讨论了一些相关的性质。 相似文献
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B—模糊集合代数和广义互信息公式 总被引:1,自引:0,他引:1
基于两种概率的区分,推导出了一个广义Shannon熵公式和一个广义互信息公式。后者和模糊性有关,并且柯用于语言和感觉中的信息度量。为了由原子语句为真的条件概率求出合语句为真的条件概率,提出了一个遵循存尔运算的模糊集合代数。所谓的模糊信息被还原为概率信息。新的理论在经典理论-概率论,集合论及Shannon信息论-的基础上容易理解。 相似文献
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Monotonic Variable Consistency Rough Set Approaches 总被引:2,自引:0,他引:2
Jerzy Baszczyski Salvatore Greco Roman Sowiski Marcin Szel
g 《International Journal of Approximate Reasoning》2009,50(7):979
We consider probabilistic rough set approaches based on different versions of the definition of rough approximation of a set. In these versions, consistency measures are used to control assignment of objects to lower and upper approximations. Inspired by some basic properties of rough sets, we find it reasonable to require from these measures several properties of monotonicity. We consider three types of monotonicity properties: monotonicity with respect to the set of attributes, monotonicity with respect to the set of objects, and monotonicity with respect to the dominance relation. We show that consistency measures used so far in the definition of rough approximation lack some of these monotonicity properties. This observation led us to propose new measures within two kinds of rough set approaches: Variable Consistency Indiscernibility-based Rough Set Approaches (VC-IRSA) and Variable Consistency Dominance-based Rough Set Approaches (VC-DRSA). We investigate properties of these approaches and compare them to previously proposed Variable Precision Rough Set (VPRS) model, Rough Bayesian (RB) model, and previous versions of VC-DRSA. 相似文献
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