程度粗糙集相关论文
为了在一定程度上提升模型的实用性与容错率,首先给出程度模糊粗糙集模型和局部程度模糊粗糙集模型的定义,然后,将局部模糊粗糙集......
在序信息系统中通过“逻辑与”将变精度粗糙集与程度粗糙集融合起来,建立一种新的粗糙集模型,对模型区域做出了精确的刻画,而后深......
粗糙集理论的核心是构建基于精确分类的上下近似集,而现实生活中,精确分类的条件过于严苛,限制了其应用范围。此外,粗糙集也有许多......
作为经典粗糙集理论的推广,基于覆盖的粗糙集、粗糙模糊集、模糊粗糙集模型已有很多研究,且覆盖粗糙模糊集模型按照对象x的邻域和......
为探索新的程度粗糙集拓展模型，基于程度的逻辑或需求。提出了程度上下近似算子的逻辑或运算模型在该模型中，研究了程度上下近似算子......
该文主要进行了粗糙集的数学基础研究,与程度粗糙集和变精度粗糙集两个广义粗糙集模型的探讨.第一章,主要研究了粗糙集与拓扑的关......
从程度粗糙集定义出发,深入讨论了上、下近似算子的相关性质.定义了新的近似算子,并且比较了这些近似算子的定义形式,分析得出各种......
目的是结合精度与程度,探索新的粗糙集拓展模型.从程度与精度的逻辑差运算出发,定义了程度与精度的逻辑差粗糙集模型.模型中,通过......
本文主要探索精度与程度结合的粗糙集扩张模型,提出了变精度上近似算子与程度下近似算子的逻辑或运算模型.研究了该新模型的精确描......
将程度粗糙集及多粒粗糙集引入到覆盖粗糙集模型中,提出了基于覆盖的程度多粒粗糙集模型.本文给出了基于覆盖的乐观程度多粒粗糙集......
针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度......
将直觉模糊集合中元素的隶属度、非隶属度和犹豫度充分地结合起来，在直觉模糊信息系统中定义了二次加权得分函数。基于此得分函数定......
在多粒度近似空间中,将刻画相对量化信息的变精度粗糙集和描述绝对量化信息的程度粗糙集通过“逻辑与”算子结合起来,建立了基于“......
基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式......
在序信息系统中通过＂逻辑与＂和＂逻辑或＂将变精度粗糙集与程度粗糙集融合起来,建立了一种新的粗糙集模型,此模型是对经典粗糙集模型、变......
基于"逻辑且"和"逻辑或"两个逻辑算子在序信息系统中建立了一种双量化粗糙模糊集模型,克服了传统"逻辑且"和"逻辑或"粗糙模集模型......
通过综合考虑集合中元素的隶属度、非隶属度和犹豫度，定义了直觉模糊信息系统的加权得分函数。基于此得分函数，定义了直觉模糊信息下......
变精度粗糙集模型和程度粗糙集模型是两类重要的粗糙集扩张模型,其中精度反映了近似空间的相对量化信息,而程度则刻画了近似空间的......
探讨精度与程度的复合,建立并研究新的粗糙集拓展模型.基于精度与程度的逻辑差需求,提出了变精度上近似算子与程度下近似算子的差......
从程度粗糙集定义出发,深入讨论了上、下近似算子的相关性质.定义了新的近似算子,并且比较了这些近似算子的定义形式,分析得出各种......
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......
本文目的是探讨精度与程度的复合，探索新的粗糙集拓展模型。从精度与程度的逻辑或运算出发，定义了精度与程度的逻辑或粗糙集模型。在......
探讨和构建变精度近似算子与程度近似算子的新运算,提出了变精度下近似算子与程度上近似算子的差运算,给出了宏观算法和微观算法。......
从广义程度粗糙集出发,定义了程度粗糙集,深入讨论了其内部构造,得出了程度粗糙集简化运算的重要方法.对比经典粗糙集性质,研究了......
主要探索了程度近似算子的乘积复合运算，定义了程度上、下近似算子的乘积运算，得到了其本质、基本结构与性质，为计算提出了宏观算法与......
基于程度的逻辑差需求,提出了程度上下近似算子的逻辑差运算模型.在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑差运算的本质、基本结......
在程度粗糙集模型中定义了程度上、下近似算子的复合运算,研究了复合运算的性质,并给予了严格的证明;最后通过一个实例验证了定理......
为了构建程度近似算子与变精度近似算子的新运算，探讨其计算算法，提出了程度上近似算子与变精度下近似算子的差运算，提出了宏观算法和......
为探索新的程度粗糙集拓展模型，基于程度的逻辑或需求。提出了程度上下近似算子的逻辑或运算模型在该模型中，研究了程度上下近似算子......
基于精度与程度的逻辑与需求,提出了变精度下近似算子与程度上近似算子的逻辑与运算模型。在该模型中,得到了变精度下近似算子与程......
粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的数学工具，在人工智能及数据挖掘等众多领域已经得到了广泛的应用。在程度粗糙集和变精度......
传统的基于一般关系的粗糙集模型中存在许多不足之处。为了弥补这些不足定义了主要包含关系，并引入错误参数α，由此建立了一个可变精......
变精度粗糙集模型与程度粗糙集模型是两类重要的粗糙集扩张模型，它们分别通过精度参数与程度参数进行扩张。精度与程度是两个重要的......
从经典粗糙集出发,定义了程度粗糙集和程度边界算子,研究了程度粗糙集模型异于经典粗糙集模型的性质,在程度粗糙集中,利用程度边界......
在程度粗糙集和变精度粗糙集的基础上,通过引入误差参数,在允许一定程度的错误分类存在的条件下,综合了两种粗糙集的特点,提出了一......
定义了变精度下近似算子与程度上近似算子的差运算,研究了其结构与性质,提出了常规算法和结构算法,拓展了程度粗糙集模型和经典粗......
基于不可分辨关系的变精度粗糙集和程度粗糙集都是对经典粗糙集的拓展,分别反映了信息的相对量化和绝对量化.为了融合2种模型的优......
随着社会的勇猛发展,人们正面临着信息时代类型别致、种类众多、更新速度一流的数据集。其中以不确定性的模糊区间形式构成的区间......
决策粗糙集和程度粗糙集作为两类广义的粗糙集模型,分别从相对信息量化和绝对信息量化的观点对经典的粗糙集模型进行了扩张。本文......
针对U到V型双论域双量化粗糙集模型不能处理模糊数据的不足,本文引入U到V上二元模糊关系,构造了U到V型基于模糊关系的双论域双量化......
双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入......
双量化方法能够比较全面地刻画近似空间中决策对象的不确定性本质。在双论域框架下讨论了双量化粗糙集的基本模型。通过现实中理疗......
