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模糊粗糙集的表示及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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截集形式的模糊粗糙集及其性质 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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多粒度粗糙集和决策论粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,目前已成为人工智能研究的热点.然而,它们大多处理的都是单值信息系统中的问题.而实际生活中绝大多数都是处理多值问题,为了解决这一问题,在多集值信息表中将多粒粗糙集与模糊决策论粗糙集相结合进行研究,提出了其在乐观,悲观情形下的上下近似,研究了一些相关性质并给出了多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集精度、粗度的概念,最后通过一个具体例子验证其有效性. 相似文献
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多粒度决策理论粗糙集具有强大的理论基础和合理的语义解释。考虑直觉模糊集和多粒度决策理论粗糙集在知识表达和信息处理方面各自具有很强的优势,本文提出了直觉模糊多粒度决策理论粗糙集模型。首先,在多源直觉模糊信息系统中,通过构造直觉模糊相似关系,对对象集进行直觉模糊划分,进而得到了多源直觉模糊粒结构。其次,利用直觉模糊相似度及多源直觉模糊相似类实现了对目标集合的多粒度近似。另外,给出了该模型的一些主要性质。最后,通过实例验证了该模型的有效性。该模型为实际应用中的多源数据分析提供了一种有效的思路与方法。 相似文献
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本文研究了模糊粗糙集中属性约简问题.利用模糊粗糙集和多粒度粗糙集各自优点的结合,提出了两类多粒度模糊粗糙集模型,使得两类粗糙集中的上下近似算子关于负算子对偶.同时研究了多粒度模糊粗糙集的性质及与单粒度模糊粗糙集的关系.并通过构造区分函数的方法提出了一类多粒度模糊粗糙集模型的近似约简方法.最后用一个实例核对了该类多粒度模糊粗糙决策系统近似约简方法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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多粒度决策粗糙集作为一种特殊的概率粗糙集模型,其主要运用条件概率来表示相对量化信息,却忽略了等价类与经典集重叠部分的绝对量化信息,而绝对量化信息在程度多粒度粗糙集中被广泛讨论。因此,本文基于逻辑析取和合取算子将多粒度决策粗糙集和程度多粒度粗糙集相结合,同时引入模糊集和标量基数的思想,提出两对推广的多粒度决策粗糙模糊集∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS.随后,讨论了∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS的相关性质,并且给出两者之间的联系。 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(18)
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. 相似文献
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覆盖广义粗糙集的模糊性 总被引:5,自引:0,他引:5
在研究覆盖广义粗糙集的基础上,利用两个距离函数Hamming和Euclidean距离函数,结合模糊集的最近寻常集,引入了覆盖广义粗糙集模糊度的概念,给出了一种模糊度计算方法,并证明了该模糊度的一些重要性质。这些结果在覆盖广义粗糙集的理论研究和应用都发挥着一定作用。 相似文献
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基于覆盖的模糊粗糙集模型 总被引:16,自引:1,他引:15
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。 相似文献
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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. 相似文献
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描述了直觉模糊相似关系下的粗糙集模型,并在此基础上了定义了正域,依赖度与非依赖度的概念,提出了运用直觉模糊集合理论的粗糙集属性约简算法.最后,用实例证明了该算法的可行性. 相似文献
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借鉴局部粗糙集的理论,本文利用模糊集上包含度的定义提出了局部模糊粗糙集模型,分析了该模型的性质并且给出了该模型的属性约简,最后通过实例说明该属性约简算法是有效的. 相似文献
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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... 相似文献
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提出了一种新的基于区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数的粗糙集模型.首先,介绍了区间直觉模糊集,区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数等概念.然后,利用区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数定义了一种新的粗糙集模型,并给出一些基本性质.最后将该模型应用于临床诊断系统中.实例验证了该粗糙集模型的有效性和实用性. 相似文献