基于最小/最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型

发布时间：2020-12-24 10:56

　　覆盖粗糙集和直觉模糊集都是处理不确定性问题的基础理论,它们有着很强的互补性,且覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合研究是一个新的热点。对多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合进行深入研究。首先将最小描述、最大描述从单一粒度推广到多个粒度,提出了多粒度的最小描述和最大描述,讨论了多粒度的融合;其次,分别给出了基于最小描述和最大描述的模糊覆盖粗糙隶属度、非隶属度的概念,构建了两种新的模型即基于最小描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集和基于最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集,并讨论了它们的性质,同时举例说明;最后,分析和研究了两种模型的关系。该研究为多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合提供了一种方法。 

【文章来源】：计算机科学. 2017年01期 北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 基础知识
    2.1 粗糙集基础知识
    2.2 直觉模糊集基础知识
3 基于最小描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集
4 基于最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集
5 I型和II型多粒度覆盖粗糙直觉模糊集的关系
结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型[J]. 郭郁婷,李进金,李克典,郭玉龙.  南京大学学报(自然科学). 2015(02)
[2]一种元素最大描述下的多粒度覆盖粗糙集模型[J]. 刘财辉.  计算机科学. 2013(12)
[3]一种新的覆盖粗糙模糊集模型[J]. 汤建国,佘堃,祝峰.  控制与决策. 2012(11)
[4]可变多粒度粗糙集模型[J]. 张明,唐振民,徐维艳,杨习贝.  模式识别与人工智能. 2012(04)
[5]基于覆盖的直觉模糊粗糙集[J]. 张植明,白云超,田景峰.  控制与决策. 2010(09)
[6]Pessimistic Rough Decision[J]. QIAN Yuhua,LIANG Jiye,WEI Wei (School of Computer and Information Technology,Shanxi University,Taiyuan,Shanxi 030006,China).  浙江海洋学院学报(自然科学版). 2010(05)
[7]一种覆盖粗糙模糊集模型[J]. 胡军,王国胤,张清华.  软件学报. 2010(05)
[8]基于覆盖的粗糙模糊集模型研究[J]. 魏莱,苗夺谦,徐菲菲,夏富春.  计算机研究与发展. 2006(10)



本文编号：2935531