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。     

蕴涵区间直觉模糊粗糙集及其性质

在区间直觉模糊近似空间上,利用一对区间直觉模糊蕴涵算子(I,J),定义了蕴涵区间直觉模糊粗糙集的概念,并证明了相应的一些重要性质。最后,对区间直觉模糊关系的自反性,对称性和传递性进行了刻画。     

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.     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

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.     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。     

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.     

直觉模糊逻辑算子的研究

给出了直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴涵”算子的定义，并利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系，给出了利用经典的模糊逻辑算子构造直觉模糊逻辑算子的三个定理。从而得到了构造直觉逻辑算子的新方法，这种方法无需验证其运算的封闭性，因而简单易行。文中用此方法构造出了一系列新的直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴函”算子，将K.Atanassov最早提出的直觉逻辑模糊逻辑算子推广到了更一般情形。     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

Intuitionistic Fuzzy Rough Sets Based on Two Intuitionistic Fuzzy Implicators

<正>This paper presents a general framework for the study of relation-based intuitionistic fuzzy rough sets determined by two intuitionistic fuzzy implicators.By employing two intuitionistic fuzzy implicators I and J,I -lower and J-upper approximations of intuitionistic fuzzy sets with respect to an intuitionistic fuzzy approximation space are first defined.Properties of(I,J) -intuitionistic fuzzy rough approximation operators are then examined.The connections between special types of intuitionistic fuzzy relations and properties of (I,J)-intuitionistic fuzzy approximation operators are also established.     

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.     

关于k阶模糊关系的直觉模糊粗糙集

本文基于三角模研究了k阶模糊关系下的直觉模糊粗糙集,通过k阶模糊关系定义了近似算子及其性质.     

Uncertainty and Reduction in Intuitionistic Fuzzy Covering Based Rough Sets

<正>This paper proposes a novel pair of induced IF covering approximation operators in an IF covering approximation space,and discusses some basic properties about definable IFSs.A measure is defined to describe the uncertainty of IFSs in IF covering approximation spaces.Finally,we study the properties of reductions of an IF covering respectively based on induced IF covering approximation operators and IF covering approximation operators.     

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。     

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）。     

粗双枝模糊集

在粗糙集和双枝模糊集的基础上,给出了粗双枝模糊集的概念;讨论了粗下枝模糊集,粗上枝模糊集和粗双枝模糊集的性质;利用模糊集的λ-截集及λ-强截集,讨论了粗双枝模糊集的数学结构及表示.     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.     

一种新的直觉模糊伪S-蕴涵

直觉模糊集在模糊推理、模糊评价、模糊控制和模糊决策中有很重要的应用,直觉模糊集的蕴涵构造研究是一个重要研究方向.在直觉模糊集理论基础之上,构造了一新的直觉模糊伪S-蕴涵,证明了其单调性、边界条件等系列重要性质,还讨论该蕴涵的一些代数性质.     

L-直觉模糊集的截集及其性质

在L是完全分配格时,借助极小集与极大集概念引入了L-直觉模糊集的截集,它们是直觉模糊集截集概念的推广.进一步,给出了它们若干相关的性质,包括L-直觉模糊集的分解定理.