基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度.     

基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μ^R_X的α-截集和强β-截集的粗近似问题，提出了(α,β)-粗糙集模型，讨论了粗糙近似算子的一些重要性质，给出了粗糙度和近似精度的定义和性质，证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度．     

基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质

在引入重截集概念的基础上,主要研究了基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质,同时给出了基于覆盖的模糊粗糙集的截集表示.     

基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型

通过覆盖粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系.把覆盖粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的α-截集和β-强截集的概念,将覆盖粗糙集模型进行推广,提出基于邻域的隶属度的覆盖粗糙集模型,并讨论了其性质.     

各种截集形式的粗糙模糊集的构造性质

本文在Pawlak近似空间中引入了λ-上截集、强λ-上截集,λ-下截集、强λ-下截集,λ-上重截集、强λ-上重截集,λ-下重截集、强λ-下重截集的概念,系统地讨论了基于各种截集形式的粗糙模糊集的构造性质,得出了基于模糊等价关系的各种截集形式的粗糙模糊集的表现定理和扩张定理并给出了系统的证明。     

多粒度粗糙直觉模糊截集的研究

直觉模糊集和多粒度粗糙集的融合是一个研究热点.针对多粒度粗糙直觉模糊集的表示问题,根据直觉模糊集的分解定理和截集理论,构造了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型,定义了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集上下近似集,并证明了多粒度粗糙直觉模糊集的一些性质,同时提出了一个新的直觉模糊集的相似度公式.最后通过小麦长势评估实例,分析讨论了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型的有效性.     

各种截集形式的粗糙模糊集的分解及其应用

文[9]在Pawlak近似空间中讨论了粗糙模糊集的构造,本文将在普通近似空间中讨论基于λ-上截集、强λ-上截集,λ-下截集、强λ-下截集,λ-上重截集、强λ-上重截集,λ-下重截集、强λ-下重截集的基于模糊等价关系的粗糙模糊集的构造性质;并以截集的形式定义了近似空间中的上、下近似,然后给出了此新的定义下粗糙模糊集所满足的性质.     

基于上重截集形式的粗糙模糊集的构造性质

本文在Pawlak近似空间中引入了λ-、强λ-上重截集的概念,系统地讨论了基于上重截集形式的粗糙模糊集的构造性质,得出了基于模糊等价关系的粗糙模糊集的表现定理和扩张定理并给出了系统的证明.     

概率粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了概率粗糙集模型的模糊性度量及其性质;用模糊集的截集的概念描述了变精度概率粗糙集模型。     

一种区间模糊粗糙集的定义及其性质

文章首先定义了一种区间模糊粗糙集,研究了一些基本性质,通过引入模糊集的λ-截集和模糊集的λ-强截集构造了新的区间模糊粗糙集,解决了只能用模糊集方式定义区间模糊集的问题,给出了区间模糊粗糙集的更加严格的数学定义,最后给出区间模糊粗糙集的相应性质,从而进一步拓展了模糊粗糙集的理论内容.     

上截集形式的粗糙模糊集的分解及其应用

文[4]在Pawlak近似空间中讨论了粗糙模糊集的构造,本文将在普通近似空间中讨论基于λ-上截集、强λ-上截集的基于模糊等价关系的粗糙模糊集的构造性质;并以截集的形式定义了近似空间中的上、下近似,然后给出了此新的定义下粗糙模糊集所满足的性质.     

外P-模糊集的截集与扩展粗集模型

P-模糊集是由内、外P-模糊集构成的集合对,内、外P-模糊集是两类不同的动态模糊集。截集方法是研究模糊集理论最常用的方法,提出外P-模糊集的λ-截集、λ-强截集、区间截集及其截集粒度的概念,讨论了外P-模糊集的截集序列粒度定理、区间截集序列粒度定理,给出外P-模糊集区间截集分解定理。利用外P-模糊集粗隶属度函数的概念,给出外P-模糊集A^F的(α_F,β_F)粗集、(1_F,0_F)粗集、(α_F,β_F)概率粗集、(α_F,β_F)的变精度粗集四种粗集扩展模型,讨论了外P-模糊集的(α_F,β_F)粗集定理,并给出其数量特征及关系讨论。     

基于模糊随机集的λ-截集的粗糙近似算子

在模糊随机近似空间里,以模糊集的λ截集为桥梁,定义了一种新的粗糙近似算子,从随机变量和λ截集两个角度出发对近似算子进行了深入的研究,同时根据描述系统的不同指标的论域和量纲差异(可结合模糊随机变量的期望)对模型进行了再一次的扩展.     

基于α-截集的模糊数排序方法研究

提出了一种基于α-截集的模糊数排序方法.这种方法的思想是:模糊数在α-截集下的区间数中点与其相应权重之积越大越好,通过积分来表示模糊数的排序指标.若存在2个模糊数相等的情形,通过它们的离散度来给出它们的排序.提出了基于α-截集的三角模糊数互反判断矩阵的目标规划法.结合本文所给出的模糊数排序方法,得到各方案的最终排序,从而说明其有效性和实用性.     

变精度粗糙集模型与应用

介绍了Ziarko变精度粗糙集模型、β约简和广义变精度粗糙集模型;讨论了广义变精度粗糙集模型β上、下近似算子的基本性质,分析了该模型与Ziarko变精度粗糙集模型之间的关系,最后用实例分析了β约简过程.     

基于极大相容块的区间集粗糙集

区间集粗糙集是针对目标集不能被精确表达时利用上下界进行近似刻画的有效方法，而对于连续型数据，基于等价关系的区间集粗糙集不再适用，相容关系则常被用于处理连续型数据。为进一步提高近似精度，文章将基于相容关系的极大相容块与区间集粗糙集结合，提出连续型数据集上基于极大相容块的区间集粗糙集。首先在信息系统中提出基于距离的相容关系及其极大相容块，由此定义基于极大相容块的乐观、悲观粗糙集，并讨论它们的性质。进而将极大相容块引入区间集粗糙集，提出了基于极大相容块的乐观、悲观区间集粗糙集，讨论了它们的性质及关系以及两类区间集粗糙集的精度。最后选取UCI数据集上的五组数据，验证了本文所提极大相容块下的模型较之相容关系下对应模型的精度平均提高33%。     

模糊粗糙集及其截集

设U为全集 R是U上的一个等价关系,A为U上的模糊集 本文给出了A的λ-截集及强λ-截集的上(下)近似Aλ(Aλ)及Asλ)的若干性质,同时给出了A的上(下)近似与其λ-截λ(As集之间的关系     

极小T(min)(α，β)-γ空间

首先给出极小(α,β)-γ-开集和T -γ(min)空间的定义,并获得了它们的相关性质;然后引入了(α,β)-γ-连续和(α,β)-γ-LF空间的概念, 并得到它们更广泛的拓扑性质.     

模糊集的截集的公理化描述

对模糊集的截集的性质进行了分析，给出了模糊集的截集的八种公理化描述，其中每一种都对应着一种截集，从而揭示了每种截集撮本质的三条性质。     

关于变精度粗糙集模型近似算子性质的一点注记

通过引进一对新的增值算子,对变精度粗糙集模型的部分性质进行推广,把并与交的β上下近似集之包含关系推广到相等关系(定理2).