基于随机集的粗糙集模型（Ⅰ）

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。     

基于随机集的可能性测度

利用随机集定义了一种粗糙近似算子，并给出了这种近似算子的性质，当随机集是全序随机集时，这种近似算子与可能性测度之间存在密切的关系。     

基于随机集的粗糙集模型（Ⅱ）

为了说明粗糙订理论在不完备信息系统中的应用,给出了基于随机集的粗糙集方法,提出了不完备信息系统的随机粗糙集的描述,讨论了不完备属性的随机集选择与系统的完备化的关系,并且介绍了一个求不完备属性的最大熵概率测度的算法。     

基于参数k的程度粗糙集模型研究

从经典粗糙集出发,定义了程度粗糙集和程度边界算子,研究了程度粗糙集模型异于经典粗糙集模型的性质,在程度粗糙集中,利用程度边界算子修正了包含关系为相等关系的性质,并给出了这些结论严格的证明,进一步补充和完善了粗糙集理论.     

基于模糊随机集的λ-截集的粗糙近似算子

在模糊随机近似空间里,以模糊集的λ截集为桥梁,定义了一种新的粗糙近似算子,从随机变量和λ截集两个角度出发对近似算子进行了深入的研究,同时根据描述系统的不同指标的论域和量纲差异(可结合模糊随机变量的期望)对模型进行了再一次的扩展.     

基于拟序二元关系的粗糙集模型

目的建立一种基于拟序关系的推广的粗糙集模型。方法按照张文修等人在《粗糙集理论与方法》(科学出版社,2001.)中利用一般二元关系R推广Pawlak粗糙集模型的方法进行研究。结果讨论和建立在拟序关系R下的粗糙集模型,并研究了这种粗糙集模型的代数性质。结论给出了这种粗糙集模型成为Pawlak粗糙型模型的充要条件。     

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.     

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。     

程度粗糙集

从广义程度粗糙集出发,定义了程度粗糙集,深入讨论了其内部构造,得出了程度粗糙集简化运算的重要方法.对比经典粗糙集性质,研究了程度粗糙集3个方面的性质:集合与其程度近似集的关系、程度近似算子的幂作用、程度边界算子对粗糙集性质的修正.得出了若干具有理论和应用价值的结果,并从算子论和集合论的角度丰富了粗糙集理论.     

基于随机模糊集的粗糙集模型

为处理人工智能、不精确性和不确定性等问题,综合随机集和模糊集两类集合的优点,提出一种新的粗糙集模型一基于随机模糊集的粗糙集模型．利用随机模糊集定义了一种近似算子,并给出了这种近似算子的一些重要性质．     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

基于粗糙集和随机森林算法辅助糖尿病并发症分类研究

提出基于粗糙集和随机森林算法辅助糖尿病并发症分类。首先,运用简化的分明矩阵法对属性约简,产生新的决策信息系统;其次,采用随机森林算法对该新信息系统生成随机森林,实现分类;最后,通过糖尿病并发症临床诊断数据子集测试。实验表明该方法有效性,并优于直接用随机森林算法分类。     

基于映射的粗糙近似算子

由论域上的一个映射定义了一对上、下粗糙近似算子,给出了粗糙近似算子的性质.并讨论了映射的性质与近似算子性质之间的关系.     

双论域粗糙集的近似分类精度度量

由等价关系R所决定的近似空间(U,R)上,可用近似分类精度来表示可能的决策中正确决策的百分比。将近似分类精度概念推广到一般关系双论域粗糙集的近似空间上。通过引入独立集概念,给出了度量公式,最后通过实例验证了其合理性。     

基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型

构造了基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型,从理论上论证了定义的合理性,刻画了模糊覆盖粗糙集的一些基本性质.     

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.     

随机粗糙度与粗相等

在基于随机集的粗糙上近似、粗糙下近似的概念及其简单性质的基础上,定义了随机近似空间上的粗糙度、基于随机集的粗糙集的上粗相等、下粗相等、粗相等、随机粗糙集类和随机粗糙近似空间的概念,并且得出了随机粗糙近似算子的一系列性质、随机粗糙集类和随机粗糙近似空间的一一对应关系等重要的结论。     

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。     

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．