基于覆盖的精度与程度逻辑或粗糙集模型

发布时间：2019-04-27 03:10

【摘要】：精度与程度是两个重要的量化指标,它们的结合双量化具有完备意义。本文将精度与程度进行复合,研究基于覆盖的精度与程度逻辑或粗糙集模型。首先,把等价类扩展为覆盖,利用元素的最小描述,提出基于覆盖的精度与程度逻辑或粗糙集模型;其次,给出该模型的上下近似、正域、负域及边界的定义,讨论一些相关的性质和定理;最后,实例分析验证了该模型的优越性。该模型更好地拓展了变精度覆盖粗糙集模型和程度覆盖粗糙集模型,对粗糙集区域的刻画更加准确。
[Abstract]:Precision and degree are two important quantitative indexes, and their combination has complete significance. In this paper, the precision and degree are combined, and the precision and degree logic or rough set model based on coverage is studied. Firstly, the equivalent class is extended to cover, and the precision and degree logic or rough set model based on covering is proposed by using the minimal description of elements. Secondly, the definitions of upper and lower approximation, positive domain, negative domain and boundary of the model are given, and some related properties and theorems are discussed. Finally, the superiority of the model is verified by an example. This model extends the variable precision covering rough set model and the degree covered rough set model better, and the description of the rough set region is more accurate.
【作者单位】： 四川师范大学数学与软件科学学院;四川工商学院云计算与智能信息处理实验室;四川师范大学智能信息与量子信息研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61673285,61203285和11671284) 四川省科技计划(2017JY0197) 四川省青年科技基金(2017JQ0046) 四川省教育厅科研项目(16ZB0498,17ZB0263)
【分类号】：O159

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本文编号：2466640