一类广义区间值模糊粗糙集的公理化刻画

首先在一般区间值模糊关系上定义了两个论域上的一类广义区间值模糊粗糙集.借助区间值模糊集的截集给出区间值模糊粗糙上、下近似算子的一般表示.讨论了各种特殊的区间值模糊关系与区间值模糊近似算子性质之间的等价刻画.最后利用公理化方法刻画区间值模糊粗糙集.描述区间值模糊上、下近似算子的公理集保证了生成相同近似算子的区间值模糊关系的存在性.     

区间粗糙数覆盖粗糙集模型

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。     

扰动模糊集的粗糙度

首先,将扰动模糊集和粗糙集理论相结合,提出了粗糙扰动模糊集的概念并研究了其基本性质.接着,通过引进扰动模糊集水平上、下边界区域的概念,克服了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的上近似的交不等于两个集合的交的上近似(两个集合的下近似的并不等于两个集合的并的下近似)的缺陷.最后,定义了依参数的扰动模糊集的粗糙度的定义,讨论了其基本性质.     

近似空间中的孤点与粗相等类的代数结构

讨论近似空间中的孤点对其代数结构以及粗相等的清晰集刻画的影响。利用基本知识集,对应于粗糙集的上、下近似集对与正、负域集对,分别定义了两个代数系统,证明了它们与粗相等类集合上的格是格同构的;给出了粗相等类的两种具体的结构形式。     

区间值毕达哥拉斯犹豫模糊粗糙集

区间值毕达哥拉斯犹豫模糊集是毕达哥拉斯犹豫模糊集的扩展,增强了不确定信息处理的鲁棒性.将区间值毕迭哥拉斯犹豫模糊信息融入粗糙集分析,进行相应不确定性建模,实现不确定性信息融合.基于区间值毕达哥拉斯犹豫模糊关系,构建区间值毕这哥拉斯犹豫模糊粗糙集模型,研究下上近似关于集合并交补运算的基本性质,得到近似集的知识粒化单调性质...     

集值映射下的粗糙集

粗糙集是一种在信息系统中处理粗糙性和颗粒性的数据挖掘工具.本文从集值映射的角度研究并推广粗糙模型,使其能解决在论域和分类信息变化下对集合的近似问题.最后,讨论了集值映射下的粗糙集的性质.     

由子基生成的内部算子和闭包算子

本文研究粗糙集与拓扑空间的关系,统一地使用拓扑空间中的集合关于子基的内部和闭包来研究粗糙集理论和覆盖广义粗糙集理论中的下近似集和上近似集,以及由它们导出的关于子基的开集,导集,闭集,边界．研究这两个概念及由它们导出的相关概念的性质不仅对于粗糙集理论,而且对于拓扑学本身都有重要的理论和实际应用意义．     

区间粗糙数序信息系统下的优势关系粗糙集模型

以区间粗糙数为研究对象,提出了基于区间优势度的区间粗糙数比较公式,通过引入参数α调节决策者对区间粗糙数下近似和上近似的重视程度,以充分考虑决策者的风险偏好。在此基础上,引入优势度阈值β并定义了基于优势度的优势关系粗糙集模型,进一步给出了此模型框架下的四种排序方法。对优势度、优势关系及排序方法的相关性质进行了证明,最后通过算例验证模型与排序方法的合理性。     

因素空间反馈外延包络及其改善

研究了因素空间中概念外延的两种近似方法,即反馈外延外包络和反馈外延内包络。首先从概念及其对立概念出发定义了这两种外延近似,讨论了其与粗糙集的上、下近似的关系,得出它们之间具有一致性的结论,并以此给出了两种包络之间的相关性质。随后,讨论了反馈外延包络对概念外延逼近精度问题,给出了四种改善方法。     

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IGIFS关系与截集的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系(IGIFS关系)与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.在界定了区间灰数直觉模糊集关于区间灰数直觉模糊数截集概念的基础上,定义了区间灰数直觉模糊粗糙集上、下截集近似,给出了区间灰数直觉模糊粗糙集的截集表现定理.     

区间值模糊数与区间值粗糙模糊数

把经典Z.Pawlak粗糙集与区间值模糊集相结合,研究区间值模糊数的基本理论.讨论区间值模糊数的基本性质和四则运算法则及其与其它各种区间数的关系,并给出区间值模糊数的刻画定理.同时,在经典Z.Pawlak粗糙集的框架下定义实直线上的粗闭区间套,提出区间值粗糙模糊数的定义.利用模糊数的表现定理给出区间值粗糙模糊数的一个刻画.     

概率粗糙直觉模糊集的不确定性度量方法研究

Pawlak粗糙集模型忽视了信息的不确定性和模糊性,等价类完全包含于目标概念才能被划分到下近似,在处理数据时显得过于苛刻.针对这个问题,本文结合概率粗糙集与直觉模糊集,对概率粗糙直觉模糊集模型进行研究,其模型具有一定的容错能力,能够较为有效的处理含有噪声和模糊的数据.首先,在概率近似空间中,定义模糊事件的条件概率,构建...     

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。     

区间集非交换剩余格〈∈,∈凵Q〉-广义Fuzzy蕴涵滤子的构造性刻画

借鉴反映不确定性推理本质特征的滤子理论和用模糊粗糙集上、下近似集表述的区间集思想,引入了区间集非交换剩余格的概念,讨论构成区间集非交换剩余格的代数结构特征,构造性地给出了广义Fuzzy蕴涵滤子与其相应的〈∈,∈凵Q〉-广义Fuzzy蕴涵滤子间的等价性表示定理,体现了性质迥异的区间集非交换剩余格代数表示形式的内在相容性。     

L-可定义集与L-粗糙概念格

对基于剩余格L的L-广形式背景引入了L-可定义集概念,研究L-可定义集的性质及其与L-粗糙概念之间的关系.培出L-广可定义集的刻画;得到常值L-案均为L-可定义集的若干等价条件;证明全体L-可定义集在L-集包含序下是相应L-幂集格及L-粗糙概念格的子完备格;给出全体L-可定义集恰为全体L-粗糙概念外延的一个充要条件.     

集值映射的一种锥凸性及标量化

在一种集合偏序关系下提出了集值映射的标量锥拟凸概念, 讨论了它与各种锥凸性的关系. 然后对恰当锥拟凸性得到了某种水平集意义下的刻画. 同时建立了集值映射的各种锥凸性通过实值单调增加凸函数表示的标量化复合法则. 最后给出了利用Gerstewitz泛函表示的对集值映射的锥拟凸性的标量化刻画.     

集值映射的一种锥凸性及标量化

在一种集合偏序关系下提出了集值映射的标量锥拟凸概念, 讨论了它与各种锥凸性的关系. 然后对恰当锥拟凸性得到了某种水平集意义下的刻画. 同时建立了集值映射的各种锥凸性通过实值单调增加凸函数表示的标量化复合法则. 最后给出了利用Gerstewitz泛函表示的对集值映射的锥拟凸性的标量化刻画.     

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.