粗糙隶属函数相关论文
粗糙集理论是处理不确定性问题的新的数学工具,是粒计算的一个重要的研究分支。在粗糙集理论研究中,对属性重要性、属性核以及属性......
在Pawlak近似空间中,针对模糊目标概念,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求模糊目标集合更好的近似集.为此将粗糙隶属函数看成一......
模糊推理是将论域上的模糊集看作是一个模糊命题,将对象的隶属度看作是命题的真值,进行的不确定推理;模糊集合的隶属度大都是通过......
推广了粗糙隶属函数的概念,以一种自然的方式建立了粗糙集与模糊集之间的联系;研究了满层的L-收敛空间的范畴性质和拓扑性质.主要......
主要总结了近年来粗糙集模型理论的研究和发展,介绍了广义粗糙集模型研究的一些主要方面和最新成果,从逼近算子和粗糙隶属函数的角......
引入了拓扑覆盖的概念,并结合最小描述元对有限论域上的拓扑覆盖加于研究,得出了拓扑覆盖的最简覆盖和基与最小描述元之间的关系.......
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......
在分析经典粗糙集模型不足的基础上,通过引入精度系数k（k∈（0.5,1]）,给出了一般关系下基于粗糙隶属函数的程度粗糙集,并讨论了所给模......
在Pawlak近似空间中,针对直觉模糊目标集合,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求目标集合更好的近似集。在现有的粗糙直觉模糊集......
研究了有限论域上的广义近似空间与拓扑空间之间的关系。首先,给出了粗糙隶属函数,拓扑隶属函数的概念。其次,借助粗糙隶属函数刻......
从粗糙隶属函数的角度出发,研究了概率粗糙集模型的模糊性度量及其性质;用模糊集的截集的概念描述了变精度概率粗糙集模型.......
应用λ-截集将决策类中的模糊集合转换为普通集合，在此基础上推广了粗糙隶属函数，讨论了其中的一些集合理论性质，通过设定置信阈值参......
对于覆盖近似空间中粗糙集的不确定性度量,目前的方法主要有粗糙度、粗糙熵和模糊度。通过分析这些不确定性度量方法,发现在特定的......
基于粗糙集相容关系给出了一个模式分类算法。先通过感知器神经网络训练属性相容权值和相容阈值,再由相容关系确定每个样本的上下......
本文针对在粗糙集理论中由来自给定论域里粗糙近似的边界这种原因而引起集合知识的不确定性，提出了一种粗糙可观察的处理方法。利用......
以直觉模糊目标信息系统为研究对象,以粗糙集和直觉模糊集为工具,以知识发现为目的,给出了从直觉模糊决策表中获取决策规则的一种......
对区间直觉模糊信息系统中近似集的不确定性进行了研究,给出了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量公式。首先在区间直觉模糊近似空......
为了给出粗糙区间直觉模糊集的不确定性度量，首先精炼了区间直觉模糊熵的公理化定义，在此基础上构造了一个基于三角函数的区间直觉模......
利用论域U上任意粗糙集的近似精度ρR（X）定义了基于近似精度的粗糙隶属函数，实现了对任意粗糙集边界域中元素更为准确的刻划．用模糊集......
利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在......
粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法......
粗糙集理论是由波兰数学家Z.pawlaw首先提出的一种处理不确定性知识的数学理论,它能有效地分析和处理不精确,不确定与不完整等各种......
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值......
