论文部分内容阅读
模糊粗糙集是经典粗糙集为适应实际应用需求所进行的拓展,然而目前很多的模糊粗糙集模型都仅仅使用多个二元关系的简单融合方式,不具备调节功能.为解决这一问题,使用参数化的二元算子,提出了一种可调节的模糊粗糙集模型.在此基础上,将近似质量作为度量标准,使用启发式算法来求解可调节模糊粗糙集的约简.最后对可调节模糊粗糙集的近似质量和约简与强模糊粗糙集、弱模糊粗糙集的结果进行了比较分析.实验结果表明,可调节模糊粗糙集通过使用不同的参数,具有很好的调节作用,是强模糊粗糙集和弱模糊粗糙集的一种泛化形式.