Static rough similarity degree and its applications

The definition of rough similarity degree is given based on the axiomatic similarity degree, and the properties of rough similarity degree are listed. Using the properties of rough similarity degree, the method of clustering in rough systems can be obtained. After clustering, a new sample can be recognized by the principle of maximal rough similarity degree.     

Transformation and entropy for fuzzy rough sets

A new method for translating a fuzzy rough set to a fuzzy set is introduced and the fuzzy approximation of a fuzzy rough set is given. The properties of the fuzzy approximation of a fuzzy rough set are studied and a fuzzy entropy measure for fuzzy rough sets is proposed. This measure is consistent with similar considerations for ordinary fuzzy sets and is the result of the fuzzy approximation of fuzzy rough sets.     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。     

基于模糊集和粗糙集的武器系统作战能力评估

为了解决多属性决策中各属性权值常依赖主观确定的问题,提出了一种基于模糊集和连续粗糙集的武器系统作战能力评价模型。对连续系统样本值归一化后,采用模糊偏序模型对各样本进行排序,建立连续值决策信息表,解决了一般粗糙集需要有决策信息表的问题。进而基于粗糙集属性的广义重要度,计算各属性值的权重系数,避免了因属性值离散化对噪声的敏感而造成的不良后果。结合战斗机空战能力评估,验证了该方法对武器系统作战能力评估的可行性和有效性。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

基于限制优势关系的粗糙模糊集及知识约简

以不完备模糊目标信息系统为研究对象,在其中提出了限制优势关系的概念。相比较于传统的优势关系,使用基于限制优势关系的粗糙模糊集,可以提高模糊目标的近似精度与近似质量。在限制优势关系粗糙模糊集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念。最后给出了求得相对下、上近似约简的具体操作方法并进行实例分析以说明其有效性。     

模糊粗交流及其应用

提出了变异模糊粗集的概念,并给出了变异模糊粗集的相关性质和定理。将Amin Mousavi提出的粗交流进行了推广,提出了模糊粗交流。建立了模糊粗交流网络最优传递序列的数学模型,应用模糊粗交流理论给出了解决这类数学模型的算法。最后利用提出的算法解决了通讯网络中选择最优通讯线路的实例,从而验证了算法的有效性。     

双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

基于一个直觉模糊关系,给出了双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型的定义,同时也给出了逆下近似、上近似算子的概念. 研究了它们的若干性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段.最后,通过在临床诊断系统中的具体应用阐述了本文提出的直觉模糊概率粗糙集模型的有效性和优越性.     

基于粗集的模糊信息系统有序规则获取

模糊信息处理是信息科学领域的一个热点和难点。针对一类带有三角模型的模糊信息系统,提出一种基于粗糙集的有序规则获取方法。证明了三角模糊数之间基于可能度的序关系是一种弱序关系,进而将模糊信息系统转化为二元信息系统,利用粗糙集理论推理出模糊信息系统的最优有序规则。仿真实例表明了该方法的有效性。     

Method to determine α in rough set model based on connection degree

An improvement of tolerance relation is proposed in regard to rough set model based on connection degree by which reflexivity of relation can be assured without loss of information. Then, a method to determine optimal identity degree based on relative positive region is proposed so that the identity degree can be computed in an objective method without any preliminary or additional information about data, which is consistent with the notion of objectivity in rough set theory and data mining theory. Subsequently, an algorithm is proposed, and in two examples, the global optimum identity degree is found out. Finally, in regard to optimum connection degree, the method of rules extraction for connection degree rough set model baaed on generalization function is presented by which the rules extracted from a decision table are enumerated.     

FCMBP聚类法在语音识别和模糊控制中的应用

首先从理论上证明了FCMBP模糊聚类方法,即基于摄动的模糊聚类方法,比传递闭包法失真小;其次,用例子说明这两种聚类方法的聚类结果并不总是相同,有时还会产生本质差异;再次,提出用FCMBP模糊聚类方法设立语音模式的参考向量集来进行语音识别,该方法能提高语音识别的正确率;最后,利用FCMBP模糊聚类方法滤除量测数据对中的噪声,再用这些处理过的数据构造模糊控制规则,从而是达到模糊控制规则的优化。     

粗造集理论与应用发展

针对近几年兴起的粗糙理论进行了介绍 ,给出了应用较多的一些评价函数 ,并对各部分理论进行了举例说明 ,最后对粗糙集的应用提出了论述 .     

直觉模糊信息系统的优势关系及其约简

进一步研究了直觉模糊信息系统的优势关系及其约简方法。首先针对直觉模糊信息系统定义了优势关系并研究其性质,给出相关的证明,然后定义了在该优势关系下直觉模糊信息系统目标集的上下近似集并证明其性质。接着分析了直觉模糊决策表的研究现状及其不足之处,提出了直觉模糊决策表的条件属性相对于决策属性的属性依赖度、属性重要度的概念,给出了相对属性约简与相对核属性的计算方法,最后通过实例表明所提方法的有效性和合理性。     

基于粗糙集的聚类算法中阈值自动选取

输入参数影响聚类算法的可用性,利用逐差法自动选取初始化阈值,使聚类算法无须任何参数,且有效降低算法的时间复杂度。逐差法利用已有数据本身属性,对相似系数矩阵行数据进行快速排序,逐个做差,求取初始化阈值。试验结果表明,新方法保证了分类精度,提高了运行效率。逐差法的应用使得基于粗糙集的聚类算法成为一种更加客观、准确的聚类方法。     

Rough law generation and its separation-recognition

By using function S-rough sets (function singular rough sets), this paper gives rough law generation and the theorem of rough law generation. Based on these results above, the paper proposes rough law separation, the theorem of rough law separation, the compound generation theorem of rough law bands, and the principle of rough law bands. In the end, an application of rough law separation in recognizing the risk law of profit is presented.     

Some new similarity measures for intuitionistic fuzzy values and their application in group decision making

We first propose a series of similarity measures for intuitionistic fuzzy values (IFVs) based on the intuitionistic fuzzy operators (Atanassov 1995). The parameters in the proposed similarity measures can control the degree of membership and the degree of non-membership of an IFV, which can reflect the decision maker’s risk preference. Moreover, we can obtain some known similarity measures when some fixed values are assigned to the parameters. Furthermore, we apply the similarity measures to aggregate IFVs and develop some aggregation operators, such as the intuitionistic fuzzy dependent averaging operator and the intuitionistic fuzzy dependent geometric operator, whose prominent characteristic is that the associated weights only depend on the aggregated intuitionistic fuzzy arguments and can relieve the influence of unfair arguments on the aggregated results. Based on these aggregation operators, we develop some group decision making methods, and finally extend our results to interval-valued intuitionistic fuzzy environment.     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

不完备信息系统中基于联系度的粗集模型拓展

在分析几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型基础上,提出了一种基于联系度的粗集拓展模型.该模型的方法是:通过引入阈值将原不完备信息系统进行划分,再利用基于联系度的容差关系确定类,利用产生的这些类得到上下近似.通过例说明该模型是符合客观实际的,更重要的是在容差类的划分中通过引入阈值考虑了根据人的主观要求,这与人机结合以人为主的系统方法论是一致的.     

Function S-rough sets and mining-discovery of rough law in systems

1. INTRODUCTION S-rough sets (singular rough sets) was presented in Ref. [3] in 2002, and defined on α -element equival- ence class [x] with dynamic characteristic. S-rough sets has more advantages than Z.Pawlak’s rough sets[24]. S-rough sets has been applied in dynamic object recognition[21], mechanical engineering[22] and information science[8-13]. In 2005, function S-rough sets was put forward in Refs. [1,2], and is defined on α -function equivalence class [u] with dynamic charact…