变精度覆盖S-粗糙集模型及其性质

在覆盖S-粗糙集模型的基础上,给出了变精度覆盖S-粗糙集模型及其有关性质.即:(1)X(∈)(∈)(∈)β(X);(2)覆盖上(下)近似算子相对分类误差β具有单调性,β覆盖边界域相对分类误差β也具有单调性.     

基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型研究

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...     

覆盖粗糙集模型的性质

讨论基于覆盖理论的粗糙集模型的性质,给出了粗糙集生成的拓扑结构,证明了覆盖粗糙集模型与自反、传递关系下的广义粗糙集模型是等价的,并进而得到了覆盖粗糙集模型的公理化描述.     

覆盖粗糙集的一般化

在近似空间中给出了基于最简覆盖的等域关系定义,证明了它是论域上的一个不可区分关系·由此,覆盖粗糙集转化为经典粗糙集,使得经典的粗糙集理论的应用范围得到了进一步的扩展·举例说明了一般化方法既能化覆盖粗糙集为经典的粗糙集,又提高了一个集合的近似程度·还给出了基于覆盖的近似空间中的信息处理过程的模型,该模型应用了WilliamZhu和Fei YueWang提出的覆盖约简的方法和技术来消除冗余数据,又可以使覆盖粗糙集转化为经典的粗糙集·     

变精度覆盖粗糙集的新型算子研究

基于邻域的变精度覆盖粗糙集模型中,β上,下覆盖近似算子的交不保持交运算。通过定义一对新的覆盖边界上,下算子,并讨论了它们的性质。应用新定义的算子,能够将覆盖上下近似算子交运算的不等式变成等式,防止了信息的丢失。     

两个域上的覆盖变精度粗糙集模型

定义了两个域上的多数包含关系,借助引入误差参数β(0≤β<0.5),提出了两个域上的覆盖变精度粗糙集模型,首先给出了该模型的β上近似、β下近似算子,以及边界域和负域的定义,讨论了它们的若干重要性质和定理,并给出了证明;其次将该模型与两个域上的覆盖粗糙集模型进行对比,找出了它们之间的关系,最后通过实例进一步证明该模型的优越性.     

变精度上近似算子与程度下近似算子的差运算模型

探讨精度与程度的复合, 建立并研究新的粗糙集拓展模型.基于精度与程度的逻辑差需求, 提出了变精度上近似算子与程度下近似算子的差运算模型, 得到了变精度上近似算子与程度下近似算子的差运算的宏观本质、精确描述与基本性质.并用一个医疗实例说明了模型的意义和应用.变精度近似算子与程度近似算子的差运算模型, 部分地拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型.     

基于覆盖的程度粗糙集模型

在基于覆盖的粗糙集模型的基础上,引入分类误差,建立了基于覆盖的程度粗糙集模型,并讨论了该模型的一些相关性质.     

变精度覆盖粗糙集模型的推广

基于多数包含关系及误差参数β(0≤β<0.5),提出了基于对象邻域的变精度覆盖粗糙集模型,并讨论了由覆盖所得到的邻域及近似算子的性质.     

一种多粒度覆盖粗糙集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要的拓展形式,其主要思想是采用一族而非一个粒空间中的知识来对目标进行粗糙逼近。将多粒度的思想引人覆盖粗糙集模型中,采用一族而非单个的覆盖,提出了一种多粒度覆盖粗糙集模型。