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.     

模糊粗糙集与模糊粗糙逻辑算子

在S．Nanda和S．Majumdar定义的模糊粗糙集以及模糊粗糙集运算的基础上,给出了新的模糊粗糙集∪、∩运算及偏序关系,并讨论了它们的性质,定义了模糊粗糙逻辑补、与、或算子,同时给出了这些算子的构造方法。     

模糊粗糙集的贴近度

基于模糊集理论中贴近度的定义及模糊粗糙集的有关性质 ,讨论了模糊粗糙集 (FR集 )的贴近度 ,进而给出了模糊粗糙集的距离贴近度、最小最大贴近度、最小平均贴近度以及格贴近度     

区间值模糊集上的粗糙近似

提出了区间值模糊粗糙集的上下近似，并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量，在此基础上讨论区间值模糊粗糙集和区间值模糊粗糙度量的性质。     

一般多粒度直觉模糊粗糙集模型

直觉模糊粗糙集和多粒度粗糙集都是近几年来研究的热门课题.首先通过定义Pawlak近似空间中的支撑函数给出了一般多粒度直觉模糊粗糙近似算子的定义,并讨论了一般多粒度直觉模糊粗糙上、下近似算子的性质.其次,研究了一般多粒度直觉模糊粗糙集(λ1,λ2)截集的定义和性质.此外,还研究了一般多粒度直觉模糊集的不确定性度量以及参数(λ1,λ2)的一般多粒度直觉模糊粗糙集的不确定性度量.最后通过淘宝信息反馈的例子验证了模型的实用性和有效性.     

模糊近似空间中模糊粗糙集的新定义

研究了模糊近似空间上的模糊粗糙集．给出了模糊粗糙集的又一定义．讨论了该定义下模糊粗糙集所满足的性质，从理论上说明了该定义的合理性，同时还论证了该定义下模糊粗糙集的近似精度．     

高型粗糙模糊集及高型模糊粗糙集

定义了L型粗糙模糊集（L型RF集），给出了其相关性质，进而引进了高型粗糙模糊集（高型RF集），它比普通的RF集具有更高层次的粗糙模糊性，可用于人们对粗糙模糊现象的描述，增强人们对自然语言的表达能力，平行地，最后研究了高型模糊粗糙集（高型RF集）。     

粗糙集和模糊集的比较分析

介绍了模糊集和粗糙集各自的理论和特点,并讨论了模糊集和粗糙集的各自优点和缺点,有机将两种理论结合起来分析了模糊粗糙集、粗糙模糊集及粗糙隶属函数的性质及应用,引入变精度思想,在粗糙模糊集上定义其上下近似。     

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.     

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集，而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集，引入vague集进行融合扩张，研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先，定义区间值直觉模糊vague相容类，构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型，提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法，并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后，研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后，采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证，并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.     

模糊粗糙集合

介绍了模糊集合及粗糙集合的概念和特征。说明了模糊集合和粗糙集合之间的联系 ,讨论了模糊粗糙集合概念 ,同时 ,对模糊粗糙集合的补、交、并及等价进行了研究。为模糊集合和粗糙集合的结合建立了基础     

双向S-粗糙模糊集及其应用

利用模糊元素迁移的概念,将静态的模糊集推广到动态的模糊集,得到双向S-模糊集。以此为基础,提出了双向S-粗糙模糊集,给出了双向S-粗糙模糊集的结构。分析了双向S-粗糙模糊集与Z.Pawlak 粗集、Dubois粗糙模糊集以及双向S-粗集之间的关系。给出了双向S-粗糙模糊集的应用。     

直觉模糊粗糙集的公理化

直觉模糊粗糙集的公理系统是直觉模糊粗糙集理论与应用的基础,文章定义了直觉模糊集的2种运算,基于这些运算和直觉模糊粗糙集公理化模型,给出直觉模糊粗糙集新的公理系统;该系统用一条简洁的公理描述了直觉模糊粗糙集,为直觉模糊粗糙集理论研究的深入和完善提供了有益的帮助。     

粗糙模糊集的若干区别度度量探讨

区别度是刻画模糊集之间差异程度的一种度量方式,区别度研究具有重要理论意义．本文给出了粗糙模糊集区别度度量应满足的若干条件,提出了三种形式的粗糙模糊集区别度,并讨论了它们的基本性质．     

优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.     

Vague集、模糊集和粗糙集的内在联系及其转化

研究了Vague集、模糊集与粗糙集之间的内在联系和互相转化．证明了：对于给定的粗糙集，可以在它的幂集上定义一个伴随的Vague集（模糊集）；反过来，给定的一个Vague集（模糊集），可以定义它伴随的粗糙集．另一方面，在一个粗糙集系统给定的两个等价关系之间，可以定义它们的相对Vague集（模糊集）；同一个论域上的两个不同的Vague集（模糊集）可以定义它们的相对粗糙集，从而利用粗糙集方法研究它们之间的相对关系．     

模糊贴近度的覆盖粗糙模糊集不确定性度量研究

针对一种覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,分析了不确定性的物理含义,给出了一种基于模糊贴近度的度量方法,进而对其性质进行了分析。结果表明该度量方法能客观反映粗糙模糊集不确定性的程度,从定量的角度为刻画粗糙模糊集的不确定性提供了方法。     

θ-粗模糊集

摘要：提出粗模糊集的θ-包含等价类的概念，给出变精度粗模糊集的一种新定义形式θ-粗模糊集，讨论了θ-粗模糊集的结构及其性质，证明了θ-粗模糊集的截集和模糊集截集的θ-粗集是等价的.