模糊粗糙群

研究模糊群的粗糙近似。借助模糊正规子群生成群上模糊近似空间,在模糊粗糙集模型的框架中对相关的模糊粗糙近似算子进行讨论。得到了模糊粗糙近似算子的基本性质,并研究了模糊粗糙近似算子与群中乘法运算的相容性。     

模糊粗糙子群

提出群中的模糊粗糙子群和模糊粗糙正规子群的概念。证明模糊子群的粗糙集是模糊子群，模糊正规子群的粗糙集是模糊正规子群。     

模糊群的若干性质

本文证明了下述结果：设μ是群Ｇ的模糊子群，那么１，若ν（ｘｙ＾－１）≥ｍａｘ（μ（ｘ），μ（ｙ），μ（ｘ）＝μ（ｙ）；２。若ｘμ＝ｙμ，则μ（ｘ）＝μ（ｙ）；３．μ是模糊正规子群当且仅当μｖ＝ｖμ。４本文指出［３］的命题２与定理６的证明都是错误的，但定理６的结论是正确的，本文给出一新的证明。     

粗糙不变子群的若干性质与粗糙商群

讨论粗糙集理论在代数系统——群上的应用。基于有关粗糙群、粗糙子群和粗糙不变子群的基本概念以及粗糙子群的一些性质和有关粗糙不变子群的定理，讨论了粗糙不变子群的若干性质和粗糙商群的概念，并给出了这些性质的严格证明。     

半群上的模糊群同余

设 S是一个半群 ,ρ是 S上的一个模糊同余。引进半群的模糊半正规子半群的概念 ,证明ρ是 S上的一个模糊群同余当且仅当它的模糊核 K(ρ)是 S的模糊半正规子半群 ;而且对每个给定的模糊半正规子半群 μ可以构造一个模糊同余 ρμ 使得它的模糊核 K(ρμ) =μ.     

群上同余

本引进了群上同余的概念，得到了群上的等价关系为群上同余的一个充分必要条件，并讨论了群上同余与群上正规子群之间的关系以及群上同余与群上同态之间的关系．     

基于模糊不变子群的上、下近似

研究群中集合的粗糙近似问题。利用分解定理和表现定理,定义了群中集合关于模糊不变子群的上、下近似,并给出了近似算子的性质。证明了子群的上、下近似在同态映射下的不变性质。     

Г—群的Fuzzy同余

本文介绍了Г－群的Ｆｕｚｚｙ核正规系的概念,并通过该概念刻画了Г－群的Ｆｕｚｚｙ同余,得出和Г－群同余刻画相类似的结论。     

直觉模糊正规子群与直觉模糊商群

在直觉模糊子群的基础上 ,引入直觉模糊正规子群与直觉模糊商群概念 ,并讨论了它们的一些性质 ,最后研究了群同态下 ,直觉模糊正规子群的对应关系     

关于t—模Z的Fuzzy群

本文给出了群G的一个Fuzzy子集成为关于t-模Z的Fuzzy子群和Fuzzy正规子群的充要条件,对一般的t-模T,在G为有限群的情形下,定义了G的T-指数T(G)与NT-指数NT(G),特别地,T=Z时,建立了Z(G),NZ(G)与群G的不可约特征标之间的关系。     

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。     

粗糙模糊集与模糊粗糙集的截集性质

研究粗糙模糊集、模糊粗糙集、广义粗糙模糊集和广义模糊粗糙集的截集性质,并且还研究了基于逻辑算子的广义模糊粗糙集的基本性质。     

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。     

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。     

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。     

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。