本文關(guān)鍵詞：多粒度鄰域粗糙直覺(jué)模糊集模型　出處：《模式識(shí)別與人工智能》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)名義型屬性和數(shù)值型屬性并存的混合型數(shù)據(jù),結(jié)合多粒度鄰域粗糙集和直覺(jué)模糊集,分別定義模糊覆蓋粗糙隸屬度和非隸屬度.基于不同的屬性集序列和不同的鄰域半徑,構(gòu)建多粒度鄰域粗糙直覺(jué)模糊集模型,證明模型相關(guān)性質(zhì).然后提出樂(lè)觀和悲觀多粒度鄰域粗糙直覺(jué)模糊集的近似集,并討論模型性質(zhì).最后使用文中模型計(jì)算實(shí)例,說(shuō)明其能較好地解決名義型屬性和數(shù)值型屬性的混合型數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題.
[Abstract]:For the mixed data with both nominal and numerical attributes, multi-granularity neighborhood rough sets and intuitionistic fuzzy sets are combined. Fuzzy covering rough membership degree and non-membership degree are defined respectively. Based on different attribute set sequences and different neighborhood radius, a multi-granularity neighborhood rough intuitionistic fuzzy set model is constructed. Then the approximate set of optimistic and pessimistic rough intuitionistic fuzzy sets with multi-granularity neighborhood is proposed, and the properties of the model are discussed. Finally, an example is used to calculate the model. It shows that it can solve the problem of mixed data processing between nominal and numerical attributes.
【作者單位】： 河南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;河南師范大學(xué)"智慧商務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)"河南省工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61273018) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(No.132300410174) 河南省教育廳計(jì)劃項(xiàng)目(No.14A520082) 新鄉(xiāng)市重點(diǎn)科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(No.ZG14020)資助~~
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： Pawlak[1]提出的粗糙集是處理不完備、不精確和不相容信息的數(shù)學(xué)方法.在等價(jià)關(guān)系的基礎(chǔ)上建立的經(jīng)典粗糙集理論能較好處理名義型屬性數(shù)據(jù),但是難以直接處理數(shù)值型屬性數(shù)據(jù),以及名義型屬性數(shù)據(jù)和數(shù)值型屬性數(shù)據(jù)共存的混合數(shù)據(jù).在實(shí)際問(wèn)題中,存在大量的數(shù)值型屬性數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：1429722