Rough集和Fuzzy集的相關(guān)理論及其在不確定性處理中的應用.pdf

1、該學位論文首先詳細介紹了粗集和模糊集的相關(guān)基本理論,也剖析了它們之間的區(qū)別與聯(lián)系,特別的討論了模糊粗集和粗模糊集.在論文的后續(xù)章節(jié)中,作者著眼于將模糊集和粗集與其他的軟計算方法和不確定性數(shù)學處理問題相結(jié)合起來研究,得到了很多可喜的應用.在不確定性推理領(lǐng)域研究方面,由于Rough邏輯和證據(jù)理論推理方面無需先驗信息,所以更是突顯其優(yōu)勢,因此該學位論文第二章主要討論了Rough邏輯演繹系統(tǒng)及其不確定推理方法.在證據(jù)理論方面,該學位論文在第三章

2、中提出了證據(jù)理論的Rough解釋和模糊證據(jù)理論的新解釋,這大大提高了證據(jù)推理的準確性,并通過將粗集和證據(jù)理論結(jié)合起來,在決策系統(tǒng)的不確定性預測中得到了成功應用.在該學位論文的第四章,作者通過在模糊數(shù)據(jù)庫中引入SQL數(shù)據(jù)庫查詢語言,得到了一個模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的高效挖掘算法;并且在廣義粗近似空間中,通過與格論知識的結(jié)合,我們重新構(gòu)建廣義概念格,從而快速高效的發(fā)現(xiàn)采掘其中蘊涵的有用規(guī)則,為人們決策提供幫助.特別地,作者還將模糊集和粗集與神經(jīng)網(wǎng)絡成

3、功結(jié)合起來,構(gòu)建了一種粗-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,從而得到了一個模式識別的決策控制應用.而該學位論文在第五章,又特別地將模糊概念引入到離散動力系統(tǒng)中,主要研究了一類L-模糊動力系統(tǒng)中的模糊狀態(tài)通過一個模糊關(guān)系傳遞映射作用后的最終收斂性,同時也討論了Rough動力系統(tǒng)熵的問題.在該學位論文的最后,作者通過在經(jīng)典的分形理論中引入粒度計算(模糊集概念),進而討論了模糊集與分維的關(guān)系,構(gòu)建了時間序列的模糊分形模型;并且還研究了一類模糊混沌在模糊仿真上的一