论文部分内容阅读
语言动力系统以语言中的词作为运算对象，这为描述复杂大系统提供了一种有效手段。然而，用语言描述事物具有很强的不确定性，这使得语言动力系统在具体实现时面临严峻挑战。覆盖粗糙集在处理不确定问题中有着独特的优势，可用其来解决语言动力系统中的不确定问题。为此，将语言中的词用覆盖块的形式来表示，再利用覆盖粗糙集中的上下近似思想建立状态方程、输出方程和反馈控制的上、下近似映射，得到基于覆盖粗糙集的语言动力系统模型，进一步给出模型在分析与解决问题时的具体推理方法。实例分析证明了所建模型及推理方法的正确性和有效性。