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本文在广义模糊软集和犹豫模糊软集的基础上给出广义犹豫模糊软集的概念,并研究广义犹豫模糊软集的不确定性度量。首先在犹豫模糊集包含度的公理化定义基础上,建立犹豫模糊集合的三种包含度公式;然后给出广义犹豫模糊软集包含度的公理化定义,并利用犹豫模糊集合的包含度公式构造广义犹豫模糊软集间的包含度公式,这些公式可以计算参数集不同时两个广义犹豫模糊软集间的包含度。接下来给出广义犹豫模糊软集不确定性度量的公理化定义,并从其包含度出发来构造广义犹豫模糊软集的不确定性度量公式,这种不确定性度量的计算方法同样适用于参数集不同的广义犹豫模糊软集,最后利用广义犹豫模糊软集不确定性度量方法应用到聚类分析实例中,通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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模糊推理是将论域上的模糊集看作是一个模糊命题,将对象的隶属度看作是命题的真值,进行的不确定推理;模糊集合的隶属度大都是通过经验或专家给出的,带有一定的主观性。为此,本文将粗糙隶属函数引入逻辑推理,它不需要任何先验信息,因此推理结果更具客观性。最后以实际例子说明了此方法的可行性和合理性。 相似文献
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对基于粗糙模糊集的聚类问题进行了研究.首先,定义了粗糙模糊值与粗糙模糊集的相似度,给出了粗糙模糊集相似度的一般表达式;然后利用该公式构建了模糊相似矩阵,进而给出了粗糙模糊集的一种聚类方法;最后以实际算例说明了这种思想. 相似文献
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文献[1]在单论域U上,利用论域U上的二元关系,给出了粗糙集理论的构造性方法和公理化方法,本文将这两种方法推广到两个论域上的粗糙集,利用两个论域U和V之间的二元关系,研究双论域上粗糙集理论的构造性方法和公理化方法,推广了文献[1]的结论。 相似文献
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