模糊T划分下基于贴近度的变精度粗糙模糊集模型

发布时间：2018-06-22 17:29

  本文选题：模糊T划分 + 贴进度　； 参考：《模糊系统与数学》2017年02期

【摘要】：粗糙集模型的扩展是粗糙集研究的重要内容之一,根据论域中知识和被近似对象的特点,学者们提出了针对不同情况的粗糙集模型,如Pawlaw针对知识和被近似对象都是确定的,提出了经典粗糙集模型,dubois针对知识是确定的而被近似对象是模糊的情况提出了粗糙模糊集模型。而本文是在知识和被近似对象都是模糊的情况下建立了一个新的变精度模型,首先是将论域进行模糊T划分,得到论域上的各个模糊子集,然后根据模糊的被近似对象与论域上的模糊子集之间的贴进程度关系,得到了新的变精度粗糙模糊集模型,并且研究了算子的有关性质,最后举例说明了该模型的应用。
[Abstract]:The extension of rough set model is one of the important contents of rough set research. According to the characteristics of domain knowledge and approximate object, scholars put forward rough set model for different situations, such as Pawlaw is certain for knowledge and approximate object. In this paper, a classical rough set model is presented. A rough fuzzy set model is proposed for the case that the knowledge is determined and the approximate object is fuzzy. In this paper, a new variable precision model is established under the condition that the knowledge and the approximate object are fuzzy. Firstly, the fuzzy T partition of the domain is carried out, and the fuzzy subsets on the domain are obtained. Then a new variable precision rough fuzzy set model is obtained according to the relation of the degree of affixing between the fuzzy approximate object and the fuzzy subset on the domain, and the properties of the operator are studied. Finally, the application of the model is illustrated by an example.
【作者单位】： 电子科技大学数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11071178)
【分类号】：O159

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2053590