覆盖模糊粗糙集近似算子的拓扑性质

通过闭包与内部算子研究覆盖模糊粗糙集的拓扑结构,证明了覆盖近似空间中模糊粗糙集的上、下近似算子分别为一个模糊拓扑的闭包、内部算子;反之,满足一定条件的模糊拓扑的闭包与内部算子也恰为一覆盖近似空间中模糊粗糙集的上、下近似算子．     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

一般多粒度模糊粗糙集模型

通过分析多粒度和模糊粗糙集之间的联系,建立了一般多粒度模糊粗糙集模型。首先,通过定义等价信息系统下的支撑函数分别给出了等价信息系统下的一般多粒度模糊粗糙下近似算子和一般多粒度模糊粗糙上近似算子的定义;其次,为了更好的分析各算子的特性,本文还讨论了等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子的性质。另外,本文经过深入探讨分析等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子之间的关系,研究了一般多粒度模糊粗糙集模型粗糙度和精确度的定义及其性质。最后本文引用淘宝购物这一实例更好的体现了一般多粒度模糊粗糙集模型的实际应用价值。
     

广义模糊粗糙集的粗糙度

提出基于模糊关系的广义模糊粗糙集的α,β上、下近似算子,讨论近似算子的性质.给出广义模糊粗糙集的粗糙度,就给定的模糊集研究模糊关系对粗糙度的作用.通过算例验证该粗糙度的有效性.     

直觉模糊信息系统下基于优势关系的邻域粗糙集

粗糙集是处理不确定性信息的有效数学工具,然而,在复杂的环境下,经典粗糙集并不能满足某些特殊的现实需要,因此,为粗糙集引入拓展要素,是增强模型可靠性的重要手段。文章在直觉模糊信息系统下,基于优势关系研究邻域粗糙集模型。首先将直觉模糊数与邻域粗糙集近似算子结合,刻画直觉模糊邻域粗糙近似算子,建立直觉模糊邻域粗糙集模型。然后,引入了优势关系,构建优势邻域类,进而构建基于优势关系下的直觉模糊邻域粗糙集模型,并研究了该模型的上下近似、优势邻域类、集合的基本运算等性质,给出了模型不精确性度量指标。最后通过实例验证了所提出模型的有效性。     

基于模糊化邻域系统的模糊粗糙集模型

基于邻域系统的粗糙集模型是Pawlak粗糙集模型的重要推广形式.讨论基于模糊化邻域系统的模糊粗糙集模型，给出模型中模糊粗糙近似算子的构造方法并讨论算子的基本性质.另外，当模糊化邻域系统串行、自反、对称、一元和传递时刻画了相关近似算子的代数结构.     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于双论域的一般多粒度模糊粗糙集

首先定义了各论域上的支撑函数;其次通过支撑函数分别给出了不同论域一般多粒度模糊下上近似算子的定义,建立了双论域的一般多粒度模糊粗糙集模型;此外,还讨论了各近似算子的性质.     

基于直觉模糊剩余蕴涵的直觉模糊粗糙集的性质

本文主要研究直觉模糊剩余蕴涵下的直觉模糊粗糙集的构造和性质.定义了直觉模糊集上的剩余蕴涵, 基于该剩余蕴涵构造了直觉模糊粗糙集的上、下近似算子, 并给出了基于不同二元关系下近似算子的性质.     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

模糊粗糙集的格结构

定义了模糊集合的上、下近似算子，讨论了其代数结构.证明了模糊粗糙集理论中全体可定义集合构成一个完全分配格，给出了生成这一完全分配格的元素的集合并讨论了其基本性质.     

基于MV-代数的度量型模糊粗糙集

研究基于多值逻辑MV-代数的度量型模糊粗糙集模型,给出-半度量和通常的实数值半度量的关系,证明-半度量和 -相似关系的等价性,研究-半度量诱导的模糊粗糙近似算子的性质及其可定义集的性质。     

Intuitionistic Fuzzy Rough Sets Based on Two Intuitionistic Fuzzy Implicators

<正>This paper presents a general framework for the study of relation-based intuitionistic fuzzy rough sets determined by two intuitionistic fuzzy implicators.By employing two intuitionistic fuzzy implicators I and J,I -lower and J-upper approximations of intuitionistic fuzzy sets with respect to an intuitionistic fuzzy approximation space are first defined.Properties of(I,J) -intuitionistic fuzzy rough approximation operators are then examined.The connections between special types of intuitionistic fuzzy relations and properties of (I,J)-intuitionistic fuzzy approximation operators are also established.     

程度粗糙集

从广义程度粗糙集出发,定义了程度粗糙集,深入讨论了其内部构造,得出了程度粗糙集简化运算的重要方法.对比经典粗糙集性质,研究了程度粗糙集3个方面的性质:集合与其程度近似集的关系、程度近似算子的幂作用、程度边界算子对粗糙集性质的修正.得出了若干具有理论和应用价值的结果,并从算子论和集合论的角度丰富了粗糙集理论.     

广义粗糙模糊子群

定义了群中模糊集合基于模糊不变子群的整体近似,并研究了近似算子的性质,讨论了近似算子对于模糊子群的交、并运算的性质;提出了上(下)广义粗糙模糊子群的概念,分析并证明了模糊不变子群成为上(下)广义粗糙模糊子群的条件.     

广义粗糙集理论的公理化注记

首先回顾了粗糙集理论的代数表示,给出代数表示与公理化算子的相互关系.特别地,给出了广义粗糙集模型的公理化等价表示.     

On mathematical structures of fuzzy rough set algebras

In rough set theory, the lower and upper approximation operators are important notions defined by a binary relation. In this paper, we introduce a general type of relationbased fuzzy rough model determined by a triangular norm. Properties of fuzzy rough approximation operators are examined. The fuzzy rough approximation operators are also characterized by axioms. A comparative study of the fuzzy rough set algebra with other mathematical structures such as fuzzy topological spaces, fuzzy measurable spaces, and fuzzy belief structures is investigated.