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一截集及强λ一截集的上(下)近似Aλ（Aλ）及Aλ^s(Aλ^s)的若干性质，同时给出了A的上(下)近似与其λ一截集之间的关系．     

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．     

粗糙集和拓扑空间

研究了粗糙集和拓扑空间的关系,讨论了Pawlak粗糙集模型的拓扑性质,指出Pawlak粗糙集模型等价于一类特殊的正则拓扑空间,该拓扑空间一般不是Hausdorff空间,且一般不具有连通性,还证明了一个一般的二元关系下的粗糙集模型当且仅当它是自反的和传递的时,可定义一个拓扑空间,每一个拓扑空间都是一个特殊的一般关系下的近似空间。     

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.     

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.     

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.     

点态化的模糊粗糙集

给出了Pawlak近似空间和模糊近似空间上点态化的模糊粗糙集的定义,并讨论了它们的一些性质.     

区间数排序的粗糙集方法

针对模糊多属性决策中属性值为区间数情况下区间数排序问题,应用粗糙集理论和模糊集理论得到了一种区间数的排序方法:区间数上近似集排序法;区间数下近似集排序法;区间数上(下)近似集折中排序方法.给出了区间数的粗糙集表示,区间数的粗糙集排序方法及其良好性质.详细论证了其与经典的区间数排序的可能度方法相比的诸多优势.同时给出了具体实例并进行了这种方法的应用与验证,以便能更好地理解这种粗糙集排序方法.     

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.     

双论域上的决策粗糙集模型及其刻画

在决策粗糙集的基础上,对论域进行了拓展,构造了双论域上的决策粗糙集模型.依据条件概率构造了双论域上决策粗糙集的上、下近似集,并得到相应的正域、负域和边界域的定义;讨论了双论域上决策粗糙集模型的一些基本性质;通过实例给出了双论域上决策粗糙集模型在医疗诊断系统中的应用.     

Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy-Rough Sets

<正>This paper combines interval-valued intuitionistic fuzzy sets and rough sets.It studies rougheness in interval-valued intuitionistic fuzzy sets and proposes one kind of interval-valued intuitionistic fuzzy-rough sets models under the equivalence relation in crisp sets.That extends the classical rough set defined by Pawlak.     

粗糙模糊集的分解定理及表现定理

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。     

粗糙模糊集的贴近度

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 .     

模糊粗糙集的分解定理及表现定理

讨论了模糊粗糙集（FR集）的构造性质,给出其分解定理及表现定理。     

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     

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。     

模糊集与粗糙集的互补定义方法

利用粗糙集定义模糊集,利用模糊集定义粗糙集。     

粗糙集中的近似精确问题

从粗糙集中的“边界”(可能决策)的角度出发，首次提出了上(下)边界的概念，讨论了边界的一些性质，进而提出了粗糙问题中可近似为精确问题处理的近似精确问题模型，并给出了近似精确问题的处理方法。     

基于包含度的粗糙集模型

提出了包含度近似空间的概念，得到了基于包含度的粗糙集模型，从而为知识获取提供了一个新的不确定性方法。     

基于粗糙集理论的模糊信息分类方法

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。