一种广义模糊粗糙集模型的新定义

在Pawlak粗糙集模型的基础上,把一个论域推广到两个论域,等价关系推广为模糊关系,被近似对象换成模糊集,得到广义模糊粗糙集模型．讨论了该模型与经典粗糙集模型的关系,并与其他模糊粗糙集算子进行了比较．该模型在保留原有一些性质的基础上,近似精度提高了,更具有实际应用价值．     

多属性直觉模糊容差粗糙集模型

在直觉模糊信息系统的背景下提出了基于容差关系的直觉模糊粗糙集模型,从乐观悲观两个角度出发对目标集进行刻画,是对目标集的一种新的逼近方法,同时,可以发现乐观与悲观上下近似的关系.通过求解近似精度可以发现乐观直觉模糊粗糙集模型的近似精度更高.最后给出实证分析,进一步验证结论的有效性.     

模糊关系下的概率粗糙集模型及其Bayes决策

经典的概率粗糙集模型是基于论域上的等价关系而建立的,然而在实际应用中,等价关系很难得到。因此,经典的概率粗糙集模型被推广到基于一般二元关系的概率粗糙集模型。更进一步地,还可以推广到模糊二元关系。建立了基于模糊关系的概率粗糙集模型,推广了前人的工作,同时给出了该模型下的Bayes决策方法和应用实例。     

α-粗糙集模型中的不可分辨关系

讨论了α-粗糙集模型中的不可分辨关系．根据论域中对象的定性属性值和定量属性值的特点，利用模糊聚类分析的方法，给出两种既便于计算又利于属性约简的不可分辨关系．     

α-粗糙集模型中的不可分辨关系

讨论了α-粗糙集模型中的不可分辨关系．根据论域中对象的定性属性值和定量属性值的特点，利用模糊聚类分析的方法，给出两种既便于计算又利于属性约简的不可分辨关系．     

基于模糊相容关系的集值决策表的相对约简

从模糊粗糙集的角度讨论集值决策表的相对约简。首先,基于2个对象取相同值的可能性大小,在集值信息系统中定义了一个模糊相容关系,给出了模糊相容关系的上近似和下近似;其次,通过引入模糊近似质量,定义了集值决策表中条件属性的重要度与相对重要度,进而提出了一种计算相对约简的启发式算法;最后,通过实例说明该算法能够得到集值决策表的相对约简。     

基于覆盖的区间值直觉模糊粗糙集模型的讨论

利用论域上的覆盖提出了基于覆盖的区间值直觉模糊粗糙集模型,并讨论了它的性质.     

基于多核粒化的模糊粗糙计算模型

传统的单核粒化粗糙集模型没有考虑不同粒化关系的相互影响. 为解决这一问题, 提出了基于多核粒化的模糊粗糙计算模型. 以一族核关系构成的多粒度空间为研究对象, 将乐观和悲观粗糙集模型拓展到多核空间, 定义了基于S-T算子的多核下、上近似算子. 给出了基于多核粒化粗糙逼近的属性选择算法. 实验结果验证了不同核粒化关系之间"求同存异"和"求同排异"的相互作用.     

多粒度粗糙集与多源信息系统中的粗糙集模型

多粒度粗糙集模型建立在一族而非仅仅一个不可分辨关系的基础上的,而多源信息系统中的粗糙集模型则是在一族而非仅仅一个信息系统中构建的.证明乐观多粒度下近似与多源信息系统中的弱下近似等价,乐观多粒度上近似与多源信息系统中的强上近似等价,悲观多粒度下近似与多源信息系统中的强下近似等价,悲观多粒度上近似与多源信息系统中的弱下近似...     

模糊粗糙集的分解定理

根据模糊粗糙集(FR集)中上下近似都是模糊集合的构造性质,利用模糊集不同截集定义和分解定理,给出了模糊粗糙集(FR集)截集定义和相应的分解定理,并证明了模糊粗糙集(FR集)集的分解定理,分解定理揭示了模糊粗糙集和普通集之间的关系,在理论和应用中发挥着重要的作用。     

模糊粗糙集理论介绍和研究综述

回顾了粗糙集理论,引出了模糊粗糙集的产生背景,介绍了模糊粗糙集模型的一些主要概念和性质,并给出了模糊粗糙集属性重要性的定义,探讨了模糊粗糙集合的应用和发展现状.     

模糊粗糙集的扩张定理

模糊粗糙集(FR)是基于知识的不确定性提出来的，由于其处理信息系统中知识的不完善、不确定问题较粗糙集和模糊集有其自身的优点，近年来模糊粗糙集理论越来越受到国际学术界的关注，文章所讨论了模糊粗糙变换的性质并用模糊粗糙变换的保并性质证明了模糊粗糙集的扩张定理。     

粗糙模糊规划

提出了一种基于粗糙模糊集的数学规划模型,该模型利用粗糙模糊集中的上、下近似之差表示模糊规划模型中的容差,可得出系统的客观容差,为解决基于粗糙模糊信息系统的规划问题提供理论参考。     

粗糙直觉模糊集的不确定性分析

基于粗糙直觉模糊集的基本概念和模糊熵的公理化定义,给出了直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论其基本性质,再利用粗糙隶属函数的直觉模糊熵,给出了粗糙直觉模糊集的不确定性度量,并讨论了度量的一些相关性质。     

一种多粒度粗糙区间模糊集方法

多粒度是利用粗糙集方法处理分布式数据的一种有效手段。为了使得多粒度方法能够用于模糊目标的近似逼近,提出了一种多粒度粗糙区间模糊集方法,分别包括乐观和悲观两种不同的模型。不仅对这两种多粒度粗糙区间模糊集的基本性质进行了讨论,而且通过实例分析表明了新提出的模型用于处理区间模糊问题的有效性。     

一种基于粗集的模糊系统设计方法

利用粗糙集理论可以高效地进行属性约简和规则提取，并且在规则提取过程中能自动的生成各规则的强度，针对模糊系统设计过程中输入变量的约简、模糊规则难以提取等问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于粗集设计模糊系统的方法，并给出了具体的设计过程；最后给出了该设计方法的应用，结果表明了该设计方法的有效性．     

自反传递粗集中近似算子与拓扑算子的复合

在内部算子、闭包算子和近似算子概念的基础上，研究了内部算子、闭包算子与自反传递粗集中近似算子的复合以及交叉复合，得到了它们之间的一些关系．     

一种基于粗集的模糊系统设计方法

利用粗糙集理论可以高效地进行属性约简和规则提取，并且在规则提取过程中能自动的生成各规则的强度，针对模糊系统设计过程中输入变量的约简、模糊规则难以提取等问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于粗集设计模糊系统的方法，并给出了具体的设计过程；最后给出了该设计方法的应用，结果表明了该设计方法的有效性．     

相似关系下的模糊粗糙集

经典的模糊粗糙集是建立在普通等价关系基础上的，提出了普通相似关系下的模糊粗糙集，讨论了一系列性质，得到了几个有意义的结果．最后研究了模糊粗糙集的粗相等。