变异粗集在集对分析中的应用

根据变异粗集方法，将粗糙集应用到集对分析理论中. 讨论了集对分析与变异粗集的结合方法，并通过一个例子来说明本文的可行性.     

变异粗集与它的过滤特性

利用变异粗集的概念，提出了变异粗集粒度、过滤度的概念，讨论了变异粗集（X_（a），X^-（a））与Z．Pawlak粗集（R_（X），R^-（X））的粒度、过滤度的关系特征，给出了变异粗集粒度、过滤度的单调性定理。本文的讨论是对变异粗集理论的丰富与发展.     

变异粗集与它的过滤特性

利用变异粗集的概念，提出了变异粗集粒度、过滤度的概念，讨论了变异粗集(X-(α),X-(α))与Z.Pawlak粗集(R-(X),R-(X))的粒度、过滤度的关系特征，给出了变异粗集粒度、过滤度的单调性定理.本文的讨论是对变异粗集理论的丰富与发展.     

变精度单向变异S-粗集及其结构

提出变精度单向变异S-粗集,给出变精度单向变异S-粗集的数学结构,提出变精度单向变异S-粗集与变精度单向S-粗集的等价性定理与变精度变异-对偶原理。     

基于粗集理论的神经网络

在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后，首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法，然后提出了一种基于粗集预处理的神经网络系统，最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子，来基于粗集的神经编制 优越性。     

基于粗集理论和信息熵的规则模型研究

针对粗集规则存在的问题，提出了一种基于信息熵的属性简约算法，该算法以信息熵作为属性约简的标准，充分利用数据所蕴含的统计信息，克服了粗集γ准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点，理论分析和实例表明，该算法得到的规则集比基于粗集γ准则算法得到的规则集更简练，分类效果总体上也更优、在大多数工业应用中数据往往被各种噪声所污染，属性间也很难找到确定性关系，因此该方法具有比基于粗集准则方法更广泛的适用性。     

基于集对分析同一度的投资优化模型

针对银行投资中的多种方案选取问题,根据集对分析理论在集对分析统一度的基础上,建立了银行投资方案优化模型,利用变异系数法,提高了方案评价的可信度.该方案为一种简洁、适用的评价方法.     

基于粗集理论的开关电路分析和综合方法

提出一种基于粗集理论的开关分析和综合方法，首先阐明粗集开关电路的功能表的关系，然后介绍开关电路的简化分析，最后提出开关电路的综合方法。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中，概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性，分类隶属度与条件概率，输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较，提出了将概率统计方法和粗集理论相结合，由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间，为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

S-粗集副集的嵌入粒度

给出单向S-粗集副集As(X°)的η-嵌入粒度,双向S-粗集副集As(X*)的μΔγ-嵌入粒度等概念;利用这些概念,提出单向S-粗集副集As(X°)的η-嵌入粒度特性定理,双向S-粗集副集As(X*)的μΔγ-嵌入粒度特性定理.     

基于粗糙集的生产环境数据挖掘系统方法

针对粗糙集确定性模型缺乏处理不确定信息的特点，Z．Pawlak等提出了粗糙集的概率模型，但该模型没有包括如何处理生产数据集纷繁复杂数据的方法，因此提出了应用粗糙集于生产环境数据挖掘的一种系统方法，并应用UCI的数据集对该方法进行了检验，实验结果体现了它的性能与有效性。     

粗糙近似算子在无限论域上的特征刻划

用构造性方法定义了无限集上的近似算子和粗糙集,讨论了无限集上的近似算子的一些性质,并得出各种类型的二元关系与粗糙近似算子之间的关系。用公理形式定义了粗糙近似算子,各种类型的粗糙集代数可以被各种不同的公理集所刻划阐明了近似算子的公理集可以保证找到相应的二元关系,使得由关系通过构造性方法定义的粗糙近似算子恰好就是用公理化定义的近似算子。     

基于形态学膨胀的粗集研究

基于二值形态学理论,推广了标准粗集理论中的不可分辨关系,研究了一类新的粗集,并探讨了其基本性质,特别研究了形态学粗近似算子的可定义性.结论表明,新的粗集模型不仅是现有粗集理论的扩展,在实际应用中还可挖掘出更多具有确定性的知识,从而提高数据分析的效率.     

Rough Sets in Approximate Solution Space

1 Introduction In classicalm athem aticalapplication,w e always attem ptto getthe exactsolution to a problem .Ifan ex- actsolutionisnotavailable,we trytofindan approx- imate one.But infact,many so-calledexactsolutions arenot accuratewhatsoever,forthey are…     

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.     

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。     

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．