粗糙直覺模糊集及其不確定度量.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、粗糙集理論和直覺模糊集理論都是用來處理不確定問題的兩種有效方法.本文結(jié)合兩種理論，在等價關(guān)系和覆蓋的基礎(chǔ)上，分別研究了粗糙直覺模糊集和粗糙區(qū)間直覺模糊集的不確定度量，進一步豐富粗糙直覺模糊集理論，其主要工作如下：
　　(1)在等價關(guān)系的基礎(chǔ)上，將邊界的概念引入到粗糙直覺模糊集和粗糙區(qū)間直覺模糊集中，解決了兩個集合的交(并)的上(下)近似不等于兩個集合的上(下)近似的交(并)的問題.接著，將粗糙度和知識的粗糙熵概念引入到這兩個模型中

2、，討論了它們的不確定度量．證明粗糙直覺模糊集和區(qū)間直覺模糊集的粗糙度(粗糙熵)會隨著知識的不確定增加而減少．
　　(2)討論了兩類覆蓋粗糙直覺模糊集的不確定度量.對于第一類的覆蓋粗糙直覺模糊集（上下近似是通過最小描述的交集進行刻畫），主要是對該模型中粗糙度的定義進行分析，對文獻[16]中所存在的疏漏進行了改進；考慮到第三類覆蓋粗糙直覺模糊集（上下近似是通過置信度進行刻畫）不用依賴人工設(shè)定的參數(shù)，比第一類適用范圍更廣，將粗糙集中的不

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