發(fā)布時(shí)間：2020-06-09 15:23

【摘要】：粗糙集作為一種處理不精確、不確定性信息的數(shù)學(xué)工具,應(yīng)運(yùn)而生,由Pawlak教授最先提出,并在過去的幾十年內(nèi),發(fā)展迅速。作為一門實(shí)用性很強(qiáng)的學(xué)科,被應(yīng)用于模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能決策、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。模糊集的提出,很好的對(duì)現(xiàn)實(shí)中存在的“似是而非”的問題進(jìn)行了數(shù)學(xué)性的描述。直覺模糊集在模糊集的基礎(chǔ)上,增加了非隸屬度的概念,既能夠?qū)Α耙啻艘啾恕钡哪：拍罴右悦枋?又能夠刻化“非此非彼”的中立概念。L-模糊集在模糊集的基礎(chǔ)上,通過引入剩余格,在L-模糊關(guān)系下給出了L-模糊映射的概念。但直覺模糊集在表示模糊概念時(shí)較依賴于人的主觀認(rèn)識(shí),因此,如何用直覺模糊集刻化不同的模糊概念,成為了研究的重點(diǎn)。粗糙集在處理數(shù)據(jù)時(shí),不需要任何的先驗(yàn)信息,通過將直覺模糊集與粗糙集相結(jié)合,兩者互補(bǔ),成為了研究熱點(diǎn)。由于剩余格存在左右蘊(yùn)涵,左右蘊(yùn)涵決定了剩余格是否可交換,故也決定了L-模糊集在L-模糊空間上的一系列性質(zhì)。通過將L-模糊集與粗糙集相結(jié)合,定義L-模糊粗糙集的概念,通過人為定義剩余格是否可交換,令L-模糊粗糙集的研究具有多樣性。本文從粗糙集的角度出發(fā),結(jié)合模糊集的兩種擴(kuò)展:直覺模糊集與L-模糊集,分別給出了直覺模糊粗糙集及L-模糊粗糙集的概念。在直覺模糊粗糙集上,從邏輯運(yùn)算出發(fā),結(jié)合蘊(yùn)涵算子的概念,定義直覺模糊粗糙蘊(yùn)涵算子。在L-模糊粗糙集上,結(jié)合多粒度的概念,定義剩余格不可交換,構(gòu)造了多粒度L-模糊變精度粗糙近似算子。本文的主要工作如下:(1)在粗糙集與直覺模糊集的基礎(chǔ)上,與對(duì)偶模糊蘊(yùn)涵算子相結(jié)合,首先對(duì)該對(duì)偶算子的性質(zhì)進(jìn)行了證明;基于該對(duì)偶算子,給出了直覺模糊粗糙近似算子的概念,并對(duì)其性質(zhì)進(jìn)行了細(xì)致地證明,最后給出了實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。(2)在L-模糊集的基礎(chǔ)上,假定剩余格不可交換,首先對(duì)廣義剩余格的性質(zhì)進(jìn)行了簡要的證明,并給出了L-模糊空間上L-模糊關(guān)系的定義;結(jié)合多粒度的概念,構(gòu)造了四對(duì)多粒度廣義L-模糊變精度粗糙近似算子,并對(duì)其性質(zhì)進(jìn)行了一系列證明。(3)在第三章的基礎(chǔ)上,通過對(duì)直覺模糊粗糙近似算子進(jìn)行建模,設(shè)計(jì)了小麥生長因子評(píng)估系統(tǒng),在此系統(tǒng)中,結(jié)合貼近度,對(duì)小麥生長過程中各生長因素的重要性進(jìn)行估量,證明了該模型的重要性。通過將粗糙集分別于直覺模糊集、L-模糊集相結(jié)合進(jìn)行討論,豐富了對(duì)模糊粗糙集的理論研究;通過對(duì)理論研究中的重點(diǎn)進(jìn)行建模,運(yùn)用到實(shí)際中,驗(yàn)證了研究的重要性與實(shí)用性。
【圖文】：

普通用戶注冊(cè)登錄密碼用戶名圖 5-2 普通用戶實(shí)體圖) 小麥生長因子評(píng)估系統(tǒng)用戶注冊(cè)與登錄界面戶進(jìn)入系統(tǒng)進(jìn)行注冊(cè)與登錄，如圖 5-3 與 5-4 所示。

用戶登錄界面圖
【學(xué)位授予單位】：河南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;O159

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本文編號(hào)：2704881