广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。     

广义单向S-粗集和它的一般结构

基于单向S-粗集和一般二元关系R,本文给出广义单向S-粗集,对广义单向S-粗集的一般结构进行了描述,对广义单向S-粗集的有关性质进行了讨论.广义单向S-粗集为研究一般系统动态的近似特性提供了新的途径和方法.     

k阶区间值模糊粗集

引入了基于k阶二元关系的区间值模糊粗集的概念,研究了当二元关系分别为(弱)欧几里得、串行、自反、对称、传递关系时上(下)近似算子的性质.     

基于集值映射的近似算子

介绍了Gomolinska提出的基于集值映射的粗糙集模型,证明了基于一般二元关系的广义近似算子以及覆盖近似算子都是基于集值映射的近似算子特例,且多数的近似算子可以借助基本近似算子通过复合运算产生。     

基于Galois联络的粗糙集公理化方法

Galois联络与粗糙集是两个不同的研究分支,本文基于Galois联络,给出经典粗糙集的公理化刻画.提出了两组与Galois联络密切相关的公理GC与GC',用这两组公理刻画了经典粗糙近似算子.证明了满足公理GC或GC'的论域幂集上的一元算子总对应于某一经典二元关系,使得由二元关系诱导的粗糙近似算子就是该一元算子.     

变精度广义双向s-粗集模型

本文通过对基于双向s-粗集和一般二元关系R所提出的广义双向s-粗集的分析,提出了变精度广义双向s-粗集,定义了广义双向s-粗集中的多数包含关系,借助引入误差参数α（0≤α〈0．5）,给出了变精度广义s-粗集模型及其有关性质定理．通过实例分析并验证了动态系统中由于属性集合的动态迁移特性与变精度参数变化所产生的广义s-粗集的上、下近似,边界和分类近似精度的变化关系．     

广义近似空间与粗糙分类代数

提出了广义近似空间、粗近似公理、干扰集公理、粗糙集的分类原则、粗选原则、不确定偶集原则、精选原则、对策分类、量子逻辑分类、bit量子对称分类、不可比集、bit空间集、协议关系、粗糙集函数、粗糙分类代数和粗糙单代数等基本概念，并提出了一个猜想；展示了一些新观点；基于协议关系构造了粗糙商代数和粗糙子代数，给出了回避-归并算法及算例。     

基于泛系算子的泛系混合并联粗糙集模型

在泛系混合并联空间概念的基础上,为了操作由任意给定的二元关系对知识进行划分得到的粒子,使用泛系理论的转化思想和转化后的等价关系对目标概念进行近似逼近的方法,提出了基于泛系混合并联等价算子的泛系混合并联粗糙集模型。通过讨论该模型的基本性质,证明了该模型是泛系粗集的一种广义化表现形式。通过实例说明了在不同泛系混合并联等价算子的作用下产生不同知识库的粒子,为深入研究粒度计算提供了一个新的研究方向。     

一般二元关系中基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

不确定性度量是粗集理论研究的重要内容之一。基于信息论,结合Pawlak拓扑思想,提出了一般二元关系（自反性）下基于边界域的知识粗糙熵新定义,修正了粗集粗糙熵的定义。相对于传统粗糙熵,新的知识粗糙熵概念能更准确地度量知识和集合的不确定性,并在此基础上证明了新的知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随知识分辨能力的增强而单调下降。     

相似关系粗糙集理论的一个极小公理组

粗糙集公理化是粗糙集理论研究的一个重要部分,其目的是用可靠且独立的公理组对粗糙集理论进行刻画,从而可以用逻辑和公理系统方法对粗糙集理论进行更为深入的研究．经典的粗糙集理论是基于等价关系的,但现实数据中存在更多的相似关系．为刻画基于相似关系粗糙集理论,给出了公理组S,它含有3个公理．证明了公理组的可靠性,它表明了用所给公理组刻画基于相似关系粗糙集理论的合理性．同时还证明了公理组的极小性,即公理组中每条公理是粗糙不等式且各公理是相互独立的．这些研究有助于粗糙集理论研究的深入和完善．     

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。     

A new minimal rough set axiom group

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study, and the purpose is to characterize rough set theory using independahle and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. To characterize rough set theory, an axiom group named H consisting of 4 axioms, is proposed. That validity of the axiom group in characterizing rough set theory is reasonable, is proved. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an inequality and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.     

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。     

一种基于粗集的信息排序新算法

对有序信息表的排序问题进行了研究,在将有序信息表进行转化的基础上,应用粗集理论对信息表进行简化,通过将属性值标准化并构造排序度量函数,提出了一种基于粗集的总体排序算法,与传统算法相比,该算法不需要领域专家的参与,而且有效地降低了时间复杂度.     

一般关系下粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了一般关系下的粗糙集模型的模糊性度量,用模糊集的截集的概念描述了一般关系下变精度粗糙集模型。     

A minimal axiom group for rough set based on quasi-ordering

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study to characterize rough set theory using dependable and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. The classic rough set theory is based on equivalent relation, but rough set theory based on reflexive and transitive relation (called quasi-ordering) has wide applications in the real world. To characterize topological rough set theory, an axiom group named RT, consisting of 4 axioms, is proposed. It is proved that the axiom group reliability in characterizing rough set theory based on similar relation is reasonable. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an equation and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

IS-粗糙集理论及其在医疗诊治中的应用

在S—粗集的基础上,提出IS—粗集(improper singular rough sets)的概念,给出单向IS—粗集(one direction improper singular rough sets)和双向IS—粗集(two direction improper singularrough sets)的概念和它们的数学结构,设计了一个基于双向IS—粗集的医疗诊治知识支持系统,为人工智能技术在医疗诊治领域的应用开辟了一个新的思路.     

粗集理论中的相容关系

粗集通常是由等价关系来定义的,相容关系是对标准粗集理论拓广的一种方法,文中主要讨论相容关系的计数问题和代数结构问题。