多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型

发布时间：2018-01-15 19:24

  本文关键词：多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型　出处：《模式识别与人工智能》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对名义型属性和数值型属性并存的混合型数据,结合多粒度邻域粗糙集和直觉模糊集,分别定义模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度.基于不同的属性集序列和不同的邻域半径,构建多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型,证明模型相关性质.然后提出乐观和悲观多粒度邻域粗糙直觉模糊集的近似集,并讨论模型性质.最后使用文中模型计算实例,说明其能较好地解决名义型属性和数值型属性的混合型数据的处理问题.
[Abstract]:For the mixed data with both nominal and numerical attributes, multi-granularity neighborhood rough sets and intuitionistic fuzzy sets are combined. Fuzzy covering rough membership degree and non-membership degree are defined respectively. Based on different attribute set sequences and different neighborhood radius, a multi-granularity neighborhood rough intuitionistic fuzzy set model is constructed. Then the approximate set of optimistic and pessimistic rough intuitionistic fuzzy sets with multi-granularity neighborhood is proposed, and the properties of the model are discussed. Finally, an example is used to calculate the model. It shows that it can solve the problem of mixed data processing between nominal and numerical attributes.
【作者单位】： 河南师范大学计算机与信息工程学院;河南师范大学"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61273018) 河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.132300410174) 河南省教育厅计划项目(No.14A520082) 新乡市重点科技攻关计划项目(No.ZG14020)资助~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： Pawlak[1]提出的粗糙集是处理不完备、不精确和不相容信息的数学方法.在等价关系的基础上建立的经典粗糙集理论能较好处理名义型属性数据,但是难以直接处理数值型属性数据,以及名义型属性数据和数值型属性数据共存的混合数据.在实际问题中,存在大量的数值型属性数据、混合数据

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 薛占熬;司小朦;朱泰隆;王楠;;覆盖粗糙直觉模糊集模型的研究[J];计算机科学;2016年01期

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4 张明;程科;杨习贝;唐振民;;基于加权粒度的多粒度粗糙集[J];控制与决策;2015年02期

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 薛占熬;司小朦;王楠;朱泰隆;;基于最小/最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型[J];计算机科学;2017年01期

2 薛占熬;司小朦;袁艺林;辛现伟;;多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型[J];模式识别与人工智能;2017年01期

3 范荣华;;基于直觉模糊数的物流配送中心选址的评价方法[J];统计与决策;2016年23期

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9 路，

本文编号：1429722