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.     

基于遗传算法的覆盖近似空间最优近似求解算法

经典粗糙集用一对精确集来近似粗糙集.在其扩展模型中,有学者提出了从相似度出发用一个精确集来刻画粗糙集的模型.这种模型可以更贴近目标集合,在规则提取方面也有很好的应用.在划分情形下最优近似的算法已经相对完善,但是对于覆盖情形下的最优近似其算法还很匮乏.针对这一问题,提出了一种基于改进的遗传算法的最优近似求解算法.通过采用...     

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。     

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·     

覆盖粗糙集上近似的研究

分析Pawlak粗糙集上下近似具有的性质,结合上下近似的含义和近似精度,讨论覆盖粗糙集上近似的定义方法,提出覆盖粗糙集最小上近似的概念,对其存在性及唯一性进行分析。最后,讨论最小上近似与其他上近似的关系,并对此作了证明。     

程度变精度覆盖粗糙集模型

针对程度覆盖粗糙集和变精度覆盖粗糙集模型的特点,通过引入误差参数,给出了一种新的程度变精度覆盖粗糙集模型。并且讨论了所给模型上﹑下覆盖近似算子的一些性质,给出了相关重要定理。     

覆盖广义粗糙集的一般化方法

在覆盖粗糙集理论中,将其模型与经典粗糙集统一是一个非常重要的问题。在覆盖近似空间中通过定义论域上的基于覆盖的等价关系,将覆盖广义粗糙集转化为经典粗糙集,由此将经典粗糙集理论的应用范围拓展到基于覆盖的背景中。分析表明,该方法比已有的基于等域关系转化覆盖广义粗糙集为经典粗糙集更直观且易于理解。最后举例说明了该一般化方法还可以提高目标概念的近似精度。     

覆盖概率粗糙集及其约减

针对现有覆盖粗糙集模型不能有效处理数据中的噪声,将概率方法引入覆盖粗糙集,给出了覆盖近似空间中概率粗糙集的一种定义,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。证明了覆盖及其约减对任意概念生成相同的上下近似。另外,提出了覆盖概率决策系统的约减条件,为覆盖概率决策系统的简化提供了依据。     

基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型

通过覆盖粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系.把覆盖粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的α-截集和β-强截集的概念,将覆盖粗糙集模型进行推广,提出基于邻域的隶属度的覆盖粗糙集模型,并讨论了其性质.     

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.     

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。     

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.     

诱导覆盖粗糙集的概念及性质

覆盖近似空间是对Pawlak的近似空间的一种扩展,李扉在《基于信息熵的覆盖信息系统的属性约简》中提到诱导覆盖的概念,现结合覆盖粗糙集模型的理论,讨论其性质。     

基于覆盖的程度多粒粗糙集模型

将程度粗糙集及多粒粗糙集引入到覆盖粗糙集模型中,提出了基于覆盖的程度多粒粗糙集模型.本文给出了基于覆盖的乐观程度多粒粗糙集模型上下近似的定义,进一步研究了基于覆盖的乐观程度多粒粗糙集上下近似的性质,最后给出了程度覆盖粗糙集、覆盖粗糙集、多粒覆盖粗糙集和基于覆盖的程度多粒粗糙集之间的关系.     

覆盖粒计算在信息检索模型中的应用

将广义覆盖粗糙集理论及其计算运用到信息检索模型.通过建立查询式和库中文档之间的联系的要点构造了基于覆盖粗糙集理论的的两类信息检索模型,并给出了一些相关的上、下近似算子扩展定义.     

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.     

基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质

在引入重截集概念的基础上,主要研究了基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质,同时给出了基于覆盖的模糊粗糙集的截集表示.     

基于覆盖的粗糙Vague集模型研究

在覆盖广义粗糙集模型理论研究基础上,进一步将对象在精确值集方面推广到了更具广泛性的Vague集,提出了基于覆盖的粗糙Vague集的新模型,并且证明了该模型的一些较好的性质.同时考虑到导致覆盖广义粗糙Vague集粗糙性的原因,提出了一种新的粗糙度用于度量该模型的不确定性程度,最后给出相关实例.     

覆盖广义粗糙集与信任函数

本文在覆盖广义粗糙集最简覆盖的基础上.应用等域关系,将覆盖广义粗糙集转化为Pawlak经典的粗糙集,使得经典粗糙集理论的应用范围得到了一定的扩充,并用例子说明该转化方法提高了一个集合的近似程度.最后讨论了覆盖广义粗糙集与证据理论之间的关系.