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1.
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)。  相似文献   
2.
粗糙模糊集的分解定理及表现定理   总被引:12,自引:7,他引:5  
讨论了粗糙模糊集的构造性质,给出其分解定理及表现定理。  相似文献   
3.
多元粗糙模糊回归预测   总被引:5,自引:6,他引:5  
基于粗糙模糊数及最大隶属原则,建立了多元粗糙模糊回归模型,并用于预测,为预测提供了一条新思路。  相似文献   
4.
定义了模糊上下文无关树文法(PCFTG),讨论了其构造性质,给出其分解定理及表现定理,进而讨论了由模糊上下文无关树文法生成的语言IO(Inside-out),模糊IO树语言的封闭性.  相似文献   
5.
Dubois粗糙模糊集中,上、下近似集的隶属度分别由等价类中元素隶属度的上、下确界来确定,由于没有充分反映出等价类中隶属度介于上、下确界之间的那些元素的作用,在信息处理中不免造成这些元素信息的丢失.为此提出一种新的粗糙模糊集近似算子的表示方法,该方法能够涵盖等价类中所有元素的隶属度.阐述了该方法在信息处理中的合理性,给出了相应的代数性质;在此基础上重新定义了粗糙模糊隶属函数;给出新算子下近似分类的精度、分类质量、属性的依赖度及基于依赖度的属性约简算法;最后用实例说明了算法的有效性.  相似文献   
6.
定义了模糊上下文无关树文法(FCFTG),讨论了其构造性质,给出了其分解定理及表现定理,从两个不同的角度,阐明了FCFTG与非模糊上下文无关树文法的代数结构之间的关系,提供了将FCFIG转化为普通文法问题的方法。  相似文献   
7.
粗糙模糊数   总被引:6,自引:4,他引:6  
粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完善、不准确问题 ,前者基于信息系统中知识的不可分辨性 ,后者基于信息系统中知识的模糊性 ,将二者结合形成了粗糙模糊集 .定义了粗糙模糊数(RFN) ,进而研究了其性质及二RF数间的距离 ,可用于在实际问题中对模糊信息的表述及信息加工 .  相似文献   
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