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1.
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。 相似文献
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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
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基于随机集的粗糙集模型(Ⅰ) 总被引:16,自引:0,他引:16
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,介绍了一个新的领域-粗糙集的基本概念及其有关进展,提出了基于随机集的研究框架,进一步用随机集去描述粗糙近似算子,并讨论了随机集、粗糙集和信任函数之间的关系。 相似文献
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基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性. 相似文献
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模糊集和粗糙集理论都是对经典集合理论的扩展,它们是GIS中处理空间数据与空间分析不确定性问题及空间数据挖掘的理论基础.介绍了两种理论的基本思想、区别和内在联系,同时对两种理论在GIS中处理空间数据的应用进行了总结和比较. 相似文献
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粗糙集与模糊集的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近来许多研究致力于不确定性问题的知识获取,不确定产生于许多方面:它可以来自于对事物进行描述的术语的模棱两可;也可以来自描述过程中对规则的怀疑;或者数据的错误、丢失.处理不确定性问题的理论有很多,粗糙集与模糊集都是有效手段,它们有联系有区别,可以相互补充有机结合起来解决更多问题. 相似文献
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针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪声数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明了该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。 相似文献
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介绍了属性约简的概念,并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。 相似文献
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针对粗糙集无法对航空电子装备测试数据中的连续数据进行处理的问题,提出一种基于FCM聚类的离散化方法,通过计算各聚类中心值进行离散化处理,并应用粗糙集属性约简和规则提取方法,获得最终诊断规则,并在某型机载电台故障诊断中验证其有效性。 相似文献
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粗糙模糊集的贴近度 总被引:7,自引:3,他引:7
王玲芝 《四川师范大学学报(自然科学版)》2002,25(5):476-478
讨论了粗糙模糊集 (RF集 )的性质 ,并在此基础上 ,定义了粗糙模糊集的贴近度 .基于定义 ,分别给出了粗糙模糊集的距离贴近度 ,最小最大贴近度 ,最小平均贴近度以及格贴近度 . 相似文献
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模糊粗糙集的贴近度 总被引:4,自引:0,他引:4
王玲芝 《四川师范大学学报(自然科学版)》2002,25(4):355-357
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 相似文献
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基于随机集的粗糙集模型(I) 总被引:5,自引:1,他引:5
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识 ,介绍了一个新的领域———粗糙集的基本概念及其有关进展 ,提出了基于随机集的研究框架 ,进一步用随机集去描述粗糙近似算子 ,并讨论了随机集、粗糙集和信任函数之间的关系 相似文献
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