基于邏輯算子的模糊粗糙集模型.pdf_第1頁(yè)
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1、粗糙集理論是Pawlak于1982年提出的一種處理不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，現(xiàn)在已發(fā)展成為人工智能的一個(gè)重要研究方向，在數(shù)據(jù)挖掘(data mining)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)中具有非常廣泛的應(yīng)用背景，并已獲得許多成功的應(yīng)用． Pawlak粗糙集模型是建立在等價(jià)關(guān)系基礎(chǔ)上的．為推廣粗糙集理論的應(yīng)用范圍，Pawlak粗糙集模型被推廣為多種形式，包括模糊粗糙集模型、概率粗糙集模型、變精度粗糙集模型以及一般二元關(guān)系下的粗糙集模型等．本文研

2、究基于邏輯算子的模糊粗糙集模型，具體做了如下研究工作： (1)給出了兩類基于邏輯算子的模糊粗糙集模型：利用連續(xù)三角模t給出論域中模糊集合的上近似算子的定義，再分別利用t的剩余蘊(yùn)涵算子φ和t的對(duì)偶余模ψ給出了模糊集合的兩類下近似算子的定義． (2)討論了這兩類近似算子的基本性質(zhì)，特別研究了特殊的模糊關(guān)系R近似算子之間的聯(lián)系． (3)通過(guò)閉包與內(nèi)部算子研究模糊粗糙集的拓?fù)湫再|(zhì)，證明了在自反且t傳遞的模糊關(guān)系R下的近似

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