模糊信息系统中基于OWA算子的模糊粗糙集模型
本文关键词:模糊信息系统中基于OWA算子的模糊粗糙集模型
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【摘要】:在模糊信息系统中,属性值并不是一个确定的值,而是一个隶属度函数。因此,通过利用有序加权平均(OWA)算子聚合对象间在每个属性上的差异,刻画出对象之间的相似性,定义对象的相似度并讨论其相关性质。借助对象相似度,通过逻辑关系和相应的函数运算,分别给出了对象隶属于上、下近似集合的隶属度。最后,通过实例分析说明在模糊信息系统中,该相似度能较准确地刻画出对象的相似性,同时,对象对于上、下近似的隶属度能更直观、合理地反应对象隶属于某一集合的上、下近似的情况,且能更合理地描述这一粗糙集合。
【作者单位】: 四川师范大学基础教学学院;西南交通大学数学学院;
【基金】:国家青年科学基金项目(61203285) 四川省教育厅科研项目(11ZB068) 四川师范大学重点研究课题资助
【分类号】:TP18
【正文快照】: 到稿日期:2015-11-02返修日期:2016-01-23本文受国家青年科学基金项目(61203285),四川省教育厅科研项目(11ZB068),四川师范大学重点研究课题资助。1引言1982年Pawlak提出了一种处理模糊和不确定性知识的数学工具,即粗糙集理论[1]。Pawlak粗糙集理论的主要思想是以等价关系为基
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,本文编号:1221841
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