变精度覆盖近似算子与覆盖近似算子的关系

变精度覆盖粗糙集模型是在放宽了覆盖标准的前提下给出的,因而导致近似算子发生了变化,但其变化有一定的规律。在介绍了覆盖粗糙集模型和变精度覆盖粗糙集模型的概念的基础上,给出并证明了变精度覆盖粗糙近似算子与覆盖粗糙近似算子之间的关系,即定理1、定理2及其推论。     

二元关系的复合与近似算子的合成

定义了各种类型的经典二元关系和模糊二元关系,讨论了二元关系的合成及其性质.给出了两个近似空间合成的概念,并讨论合成前的近似空间所导出的近似算子与合成后的近似空间所导出的近似算子之间的关系.证明了合成后的近似空间所导出的近似算子恰好是两个近似空间所导出的近似算子的合成.     

广义粗糙近似算子的拓扑性质

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具.粗糙近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Paw-lak粗糙近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子.近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向.文中主要研究基于一般二元关系的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,给出了基于粒和基于子系统的广义粗糙近似算子诱...     

广义变精度粗糙集模型中近似算子研究

定义了多数包含关系;借助引入的误差参数β（0≤β〈0．5）,提出了基于后继邻域的广义变精度粗糙集模型的β上近似aprβX、β下近似aprβX、β边界bnrβX和β负域negrβX的定义;详细讨论了β上、下近似算子aprβX与aprβX的性质;从对偶性角度出发推广了β上近似、β下近似算子aprβX与aprβX,得到了两对对偶的上、下近似算子aprβX与aprβX和aprβX与aprβX;最后全面讨论了推广后的两对上、下近似算子APRβX与aprβX和aprβX与aprβX的性质,详细分析了它们同广义变精度粗糙集模型中上、下近似算子aprβX与aprβX和一般关系下的变精度粗糙集模型中上、下近似算子RβX与RβX的关系。     

自反、对称关系下近似算子的拓扑性质

研究一般论域下粗糙近似算子的基本性质,借助自反、对称关系下的近似算子构造了粗糙拓扑空间,并讨论了它与满足公理（clop）的拓扑空间的关系。     

一类覆盖近似算子的动态更新方法

粗糙集理论是一种有效的数据挖掘工具,覆盖粗糙集理论是粗糙集理论中的重要部分。给出了一对覆盖近似算子随数据对象增加的更新方法,并以实例说明了所提出的更新方法的有效性。     

广义区间值模糊粗糙近似算子的构造研究

构造了一组新的广义模糊粗糙近似算子,将其拓展到区间上.在由任意的二元区间值模糊关系构成的广义近似空间中,证明了该组近似算子与区间化的广义Dubois模糊粗糙近似算子是等价的,最后在一般二元区间值模糊关系下对该组近似算子的性质进行了讨论.     

基于对象的广义粗糙近似算子的拓扑性质

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具。近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Pawlak近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子。近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向。文中主要研究基于对象的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,证明了广义近似空间中所有可定义集形成拓扑的充分条件也是其必要条件,研究了该拓扑的正则、正规性等拓扑性质;给出了串行二元关系与其传递闭包可以生成相同拓扑的等价条件;讨论了该拓扑与任意二元关系下基于对象的广义粗糙近似算子所诱导拓扑之间的相互关系。     

基于覆盖的粗糙近似算子

研究Bonikowski覆盖近似算子。借助覆盖近似空间的代表元,证明了下近似算子保交、上近似算子保并、以及上近似算子单调等是相互等价的,另外给出了上、下近似算子对偶的等价条件。     

Boole环上的粗糙近似算子

从定义Boole环上的偏序关系入手,研究了Boole环上闭算子和内部算子的性质,由此引入了同余近似空间和同余近似空间中上近似和下近似算子的定义,研究了上近似算子和下近似算子的性质。     

Algebraic Structures of Rough Sets in Representative Approximation Spaces

In this paper a generalized notion of an approximation space is considered. By an approximation space we mean an ordered pair (U, ), where U is a finite nonempty set and is a covering of U. According to connections between rough sets and concepts we define two types of approximation operations. Hence we obtain two families of rough sets. We show that these families form lattices in special types of representative approximation spaces. The operations on rough sets defined in the above lattices are analogous to classical operations on sets.     

模糊空间中的直觉模糊粗糙近似

粗糙集和直觉模糊集的结合是一新的研究热点。在模糊近似空间中,结合模糊等价关系,构造直觉模糊粗糙近似算子,在γ算子和其余算子γ的基础上,证明了这些近似算子的性质。在模糊近似空间中,给出λ上(下)近似以及αβ-截集的λ上(下)近似,证明了它们的性质;给出直觉模糊集的粗糙度ραβA和λ水平截集的粗糙度,并讨论了其性质。     

糙集中近似质量的新认识

在粗糙集近似空间中提供了两个近似因子：一个是对一个对象集近似的准确性因子α，一个是属性集对另一个属性集的依赖程度因子或一个划分对另一个划分的近似因子γ，对于因子α可以给出精确性因子π与之比较，通过基于集合的距离度量公式，可以给出近似差错率来解释α，γ和π，如果把数据空间从1维拓广到κ维，可以得到κ维近似空间和相应的近似因子γκ。     

覆盖粗糙模糊集的不确定性研究

不确定性度量是粗糙集理论中的基础问题之一。粗糙模糊集的不确定性一方面来自上、下近似集间差异产生的粗糙性,另一方面来自概念外延不清晰产生的模糊性。目前对于粗糙模糊集的不确定性研究仍不够透彻。针对覆盖近似空间下的粗糙模糊集不确定性,提出更加严格的度量修正准则,并借助上、下近似集隶属度与原模糊集隶属度之间的差异,给出修正粗糙度的概念。算例分析表明该方法能够更加准确地刻画实际问题。     

模糊近似空间上的粗糙模糊集的公理系统

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的理论,在机器学习及数据挖掘等领域获得了成功的应用．粗糙集的公理系统是粗糙集理论与应用的基础．粗糙模糊集是粗糙集理论的自然的有意义的推广．作者研究了模糊近似空间上的粗糙模糊集的公理系统,用三条简洁的相互独立的公理完全刻划了模糊近似空间上的粗糙模糊集,同时还把作者给出的公理系统与粗糙集的公理系统做了对比,指出了两者的区别．     

近似空间的笛卡尔积粗集模型及其可分解性

为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论得到拓广,人们提出了许多新的粗集模型。拓展的方法主要有两种,一种是减弱对等价关系的依赖,另一种是把讨论问题的论域从一个拓展到两个。Y. Y. Yao提出了一种基于两个论域的粗集模型。现研究基于两个近似空间的笛卡尔积粗集模型,给出了积近似空间的概念,刻画了可分解集合的上(下)近似、近似精度和粗糙度。最后研究了笛卡尔积粗集模型的可分解问题,给出了一个近似空间积可分解的充分必要条件。     

粗糙集的近似集

粗糙集是1982年由Pawlak教授提出的解决集合边界不确定的重要方法,它通过两个精确的上、下近似集作为边界线来刻画目标集合(概念)X的不确定性,但它没有给出如何用已知的知识基(知识粒)来精确或近似地描述边界不确定的目标集合(概念)X的方法.首先给出了集合之间的相似度概念,然后分析了分别用上近似集R(X)和下近似集R(X)作为目标集合(概念)X近似描述的不足,提出了在已有知识基(粒)空间下寻找目标集合(概念)X的近似集的方法,并分析了用R0.5(X)作为X(概念)的近似集的优越性.最后讨论了不同知识粒度空间下R0.5(X)与X的相似度随知识粒度的变化关系.从新的角度提出了目标集合(概念)X近似集的构造方法,促进了粗糙集模型的发展.     

覆盖粗糙集上下近似的对偶性分析

覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广。然而,覆盖粗糙集的上下近似定义的方法有很多,上下近似是否对偶一直是争论的焦点。本文分析覆盖粗糙集上下近似的对偶性质,讨论对偶下的正域、负域及边界的可定义性。通过对偶性质的分析,对不同问题使用不同上下近似的方法。进一步研究约简与对偶运算的关系,分析覆盖粗糙集中满足对偶的两对重要的上下近似。