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.     

相似关系下变精度粗糙集的阈值选取分析

针对相似关系下的变精度粗糙集模型,讨论了该模型下的阈值选取问题。阈值选取包括相似阈值和分类阈值的选取。通过粗糙熵的计算,给出了最优相似阈值的选取方法。对于分类阈值的选取,提出先将模型的边界域进行细划分,分析各边界域与分类阈值之间的影响关系;之后确立基于边界域的近似分类的准则,通过基于近似分类准则的优化计算,达到对分类阈值区间的合理选取。文末的仿真实例验证了该阈值选取方法的可行性和优越性。     

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。     

基于灰色模糊关系的灰色模糊综合评判

根据灰色模糊数学的理论 ,将隶属度和灰度综合起来表示灰色模糊数 ,在原有评判方法的基础上给出了适用性更广的灰色模糊综合评判方法 ,能够使评判结果更加客观可信.     

基于优势关系和可变精度粗糙集的多准则决策方法

针对不确定性决策问题,提出了一种基于优势关系和可变精度粗糙集理论的多准则决策方法。该方法把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来,在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值。首先,给出全部方案的成对比较表。然后,从一部分方案的成对比较表中,利用优势关系粗糙集和可变精度粗糙集的扩展粗糙集理论提取两类优势规则。最后,定义打分函数给全部方案打分,并进行排序,选出最优方案。通过一个简单算例论证了该方法的可行性。     

基于全相容性粒度的粗糙集模型

基于不完备信息系统下的容错关系粗糙集模型与完备信息系统下的粗糙集模型相比更能满足现实生活的需要,因此在实际工作中得到了广泛的应用,但其中存在的一个问题,即容错类中的元素并非两两存在相容关系,而只是都与其容错类的生成元素存在相容关系.本文首先重新定义了不完备信息系统下的相容关系,进而提出了最大全相容类的概念,从而保证了相容模块中的元素两两相容.在此基础上,定义了4种不同的知识表达系统,不仅对这4种不同的知识表达系统所构成的覆盖进行了比较,而且在不同的知识表达系统下对于粗糙集的近似精度,知识的粗糙熵以及粗糙集的粗糙熵进行了深入分析.     

基于变精度动态容差关系的扩充粗糙集模型

在分析已有扩充粗糙集模型的基础上提出了一种变精度动态容差关系的新模型.设置动态容差度参数来控制该扩展模型的容差关系强度,并且给出了该参教的动态曼新算法.设置精度参数来处理存在一定误差的数据,增强了模型的泛化和抗噪能力.最后用UCI中大量不完备数据验证了该模型的有效性.     

基于模糊粗糙集的物流服务供应链绩效评价

针对物流服务供应链绩效评价中指标过多的问题．提出了一种基于模糊粗糙集的指标约简方法。该方法首先将连续实值属性值转化为模糊值，把每个对象对应的各个属性值看作一个模糊集合，定义了对象间的模糊相似关系和模糊相似类的概念。给出了模糊相似关系下的变精度粗糙集下、上近似及属性约简方法。针对只有模糊评价矩阵而没有专家权重的情况，根据属性的重要性确定约简后指标的客观权室．通过构造被评对象到理想点的贴近度，对多个方案进行优选评估。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

粗糙集代数关系的图结构分析

粗糙图理论是知识发现、知识挖掘的新的理论工具.结合粗糙图理论,构造了基于代数算子的粗糙图结构,将分析多个粗糙集之间的代数关系映射为相应粗糙图的结构分析.结合粗糙图理论中的类最短路算法,以情感计算中挖掘性格规律为例说明了该方法的应用过程.粗糙集代数关系的图结构分析是粗糙集理论中又一研究方向.     

自修复飞行控制系统效能评估的相容粗糙模糊集方法

针对自修复飞行控制系统的效能评估问题，提出了一种相容粗糙模糊集方法。给出了相容粗糙模糊集的定义，证明了其性质，并通过一个实际的自修复飞行系统给出了系统的效能评估规则，从中可以看到，用相容粗糙模糊集方法评估自修复飞行系统的效能，能更客观、有效地评估实际的自修复飞行控制系统。     

模糊等价关系基础上的粗集分解

介绍了模糊相似关系和模糊等价关系的有关性质,根据这些性质建立了在模糊等价关系基础上的λ-等价类,并在λ-等价类基础上建立了λ-粗集;给出了λ-等价类分解和λ-粗集分解的定义,最后给出了λ-等价类和λ-粗集的一般性质,可知λ-粗集是Z.Pawlak粗集的推广得出了等价类和粗集在模糊等价关系基础上的分解结构——分解链。     

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.     

Information rough communication based on both-branch fuzzy set

The concept of rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed, in which the loss of information may exist, for each agent there has a different language and can not provide precise communication to each other. The method of information measure in a rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed. By using some concepts, such as |α|-both-branch rough communication cut, the relation theorem between rough communication based on both-branch fuzzy concept and rough communication based on classical concept is obtained. Finally, an example of rough communication based on both-branch fuzzy set is given.     

基于模糊集的故障检测方法

针对limit checking故障检测方法的缺点,提出了一种基于模糊集的故障检测方法。该方法基于传感器测量值的不确定性和门限值具有模糊的客观属性,在检测值所有可能值的论域上划分模糊子集,将检测值偏离门限值的程度用隶属函数与模糊子集报警权重表示。考虑到时间因素对检测结果的影响,提出采用时间窗函数的方法计算时间窗内的报警权值之和作为模糊检测决策依据。仿真结果表明,基于模糊集的故障检测方法相比于持续性计数(Persistence Counter)方法具有更好的检测性能。     

基于区间二型模糊集的模糊等价关系聚类分析

传统聚类算法在解决含有不确定性的聚类问题时具有很大的局限性,为了更好地解决聚类问题中的不确定性,论文基于区间二型模糊集理论,提出了基于二型模糊等价关系的聚类分析算法.论文首先将语言变量信息完整地转化为区间二型模糊集,接着把语言变量和区间二型模糊集的优势相结合,通过区间二型模糊集的Jaccard相似度,提出了基于区间二型模糊语言变量的模糊等价关系聚类分析新方法,并设计了具体的算法流程.新聚类算法相对于传统的模糊等价关系的聚类算法,具有更好地处理不确定性问题的能力,避免了聚类计算过程中的信息丢失.同时新聚类算法可以灵活给出随聚类相似性参数变化的动态聚类结果.论文最后以电商平台的手机品牌聚类为例,验证了新算法的可行性和合理性.     

多准则分级决策的扩展粗糙集方法

解决分级决策问题的方法主要涉及统计学、人工智能和运筹学等．粗糙集理论被证明是进行多属性决策分析的有利工具．但是，基于不可分辨关系或相似关系的传统粗糙集方法不适于解决带有准则的决策分析问题．因此，Greco等提出了一种扩展的粗糙集方法分析分级决策数据，该方法利用支配关系代替不可分辨关系对决策类进行粗糙近似．在此基础上，为了从决策数据中构造偏好模型，通过构造支配矩阵和支配函数计算最小决策规则．为了消除规则集中的冗余性，提出了规则化简的方法．此外，对基于规则的分级决策策略进行了研究.     

基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法

针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。     

双枝模糊集模糊性度量

利用双枝模糊集概念,提出了双枝模糊集、上枝模糊集、下枝模糊集的模糊度概念。通过双枝模糊集模糊度的理论定义,给出了有限论域上双枝模糊集、上枝模糊集、下枝模糊集模糊度的构造性定理,利用这些定理进一步给出了双枝模糊集、上枝模糊集、下枝模糊集模糊度的几种具体计算公式。通过讨论得出单枝模糊集的模糊度是双枝模糊集模糊度的特例。     

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。     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。