本文選題：模糊T劃分 + 貼進(jìn)度�。� 參考：《模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)》2017年02期

【摘要】：粗糙集模型的擴(kuò)展是粗糙集研究的重要內(nèi)容之一,根據(jù)論域中知識和被近似對象的特點(diǎn),學(xué)者們提出了針對不同情況的粗糙集模型,如Pawlaw針對知識和被近似對象都是確定的,提出了經(jīng)典粗糙集模型,dubois針對知識是確定的而被近似對象是模糊的情況提出了粗糙模糊集模型。而本文是在知識和被近似對象都是模糊的情況下建立了一個(gè)新的變精度模型,首先是將論域進(jìn)行模糊T劃分,得到論域上的各個(gè)模糊子集,然后根據(jù)模糊的被近似對象與論域上的模糊子集之間的貼進(jìn)程度關(guān)系,得到了新的變精度粗糙模糊集模型,并且研究了算子的有關(guān)性質(zhì),最后舉例說明了該模型的應(yīng)用。
[Abstract]:The extension of rough set model is one of the important contents of rough set research. According to the characteristics of domain knowledge and approximate object, scholars put forward rough set model for different situations, such as Pawlaw is certain for knowledge and approximate object. In this paper, a classical rough set model is presented. A rough fuzzy set model is proposed for the case that the knowledge is determined and the approximate object is fuzzy. In this paper, a new variable precision model is established under the condition that the knowledge and the approximate object are fuzzy. Firstly, the fuzzy T partition of the domain is carried out, and the fuzzy subsets on the domain are obtained. Then a new variable precision rough fuzzy set model is obtained according to the relation of the degree of affixing between the fuzzy approximate object and the fuzzy subset on the domain, and the properties of the operator are studied. Finally, the application of the model is illustrated by an example.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11071178)
【分類號】：O159

【參考文獻(xiàn)】

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1 張X，

本文編號：2053590