模糊粗糙集的分解定理

根据模糊粗糙集(FR集)中上下近似都是模糊集合的构造性质,利用模糊集不同截集定义和分解定理,给出了模糊粗糙集(FR集)截集定义和相应的分解定理,并证明了模糊粗糙集(FR集)集的分解定理,分解定理揭示了模糊粗糙集和普通集之间的关系,在理论和应用中发挥着重要的作用。     

模糊粗糙子环及其同态

提出了环中的模糊粗糙子环的概念;从模糊集的截集的角度出发,证明了环中的模糊子环的粗糙集是模糊子环,并讨论了其同态问题.     

基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

基于粗糙集的T-S模糊神经网络在回转窑烧结过程中的应用

基于粗糙集理论的知识约简方法和T-S模糊神经网络的非线性映射理论,针对回转窑烧结过程被控对象复杂、各参数之间相互耦合及难以建立精确数学模型的特点,提出一种RS-FNN智能控制策略。采用基于一种新的聚类有效性准则函数的模糊C均值聚类算法对连续属性进行离散化;然后利用粗糙集理论由历史数据样本提取约简规则集,对应的T-S模型具有反映数据特征的良好拓扑结构;最后T-S模型参数由梯度下降混合最小二乘法进行精调。该方法应用于铁矿氧化球团回转窑生产过程控制取得了良好效果,增强了系统容错及抗干扰的能力。     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

基于区间模糊DEMATEL和TOPSIS法的产品方案评价

针对目前产品方案评价方法存在的不足,提出一种基于区间模糊理论的多属性决策模型,该模型结合DEMATEL 法和TOPSIS算法,采用区间模糊理论表达信息的不确定性：由DEMATEL方法对产品方案评价系统中的评价指标进行 量化分析,对指标集进行因果分类、重要度排序和权重分配;在TOPSIS框架下构建区间模糊矩阵,计算其正、负理想解和 接近度,根据接近度对产品备选方案进行比较,并进行了实例分析。结果表明,该评价方法和理论具有一定的实用性和 可行性。     

模糊SVM在股市预测中的算法研究与应用

针对现有模糊支持向量机(SVM)使用中直接选择模糊隶属度存在的不足,本文提出了一种对模糊隶属度进行优化的新方法。该方法通过选取曲率变化大、形式简单的幂函数作为候选隶属度函数,并采用格子搜索法寻找最优参数,从而可以确定出最优模糊隶属度。仿真实验表明:在利用模糊SVM训练时间序列数据集时,采用本文方法确定最优模糊隶属度,比目前常用选择模糊隶属度的方法效果好。     

Fuzzy集值映像的kakutani—ky Fan定理

Fuzzy不动点定理在模糊对策中常被运用,[1、2、3]定义了一个很牵强的度量D(A、B),或运用了可能为空集解的α(x)截集。本文运用了Fuzzy集的紧凸,伪闭映像的概念建立了一个不动点定理,从而把kakutani—ky Fan定理推广到了Fuzzy集值映像。设x为局部凸的Hausdorff实线性空间,x到[0,1]的实值函数A称为x上的Fuzzy集,F(x)表示x中的一切Fuzzy集族。 A     

基于粗糙集属性约简的模糊模式识别

通过运用粗糙集归约理论对资料进行浓缩和筛选，略去不必要的属性，简化数据。用模糊模式识别确定对象应当归属的模式，给出其对于各个模式的相对隶属度，从而达到分类目的。经实例计算，得到了较好的结果。     

Vague集之间的相似度量及其在机械设计方案决策中的应用

针对模糊集的推广形式--Vague集,描述了元素相对Vague集隶属情况的三维表示,当考虑不确定度(踌躇度)对肯定与否定隶属程度的影响时,可把不确定度细分成三部分倾向:肯定、否定和不确定,然后将元素在Vague集中被重新构成三部分:肯定隶属度、否定隶属度和不确定度,进而提出一种改进的Vague集之间相似度量方法,并应用于机械设计方案决策中.在机械设计方案决策中,Vague集之间的相似度量是评价设计方案接近期望方案(理想方案)的度量,相似度量值越大,设计方案接近期望方案越好.最后通过实例阐明Vague集之间的相似度量在机械设计方案决策中的有效性,且这种决策方法比现有决策方法更加合理、实用.     

单向变异S-粗模糊集

从动态系统中对象集所对应的属性集出发，结合模糊集理论和变异S-粗集理论提出单向变异S-粗模糊集的概念、结构及其性质，并对此进行了讨论．     

Rough逻辑系统RSL与模糊逻辑系统Luk

基于rough集的偶序对(下近似,上近似)表示,通过改进基于rough集的逻辑系统L的方法引入新的rough蕴涵算子,研究了它的基本性质,并将其进一步拓广到一般正则双Stone代数中,证明了添加新蕴涵算子后的正则双Stone代数构成MV-代数。其次,以上述结果为背景,建立了一个基于rough蕴涵的逻辑形式系统RSL,其语义是扩展的rough双Stone代数;同时,引入RSL-代数的概念,并证明了逻辑系统RSL的标准完备性定理(基于由近似空间确定的标准RSL-代数)。最后,说明了逻辑系统RSL是著名模糊逻辑系统Luk(即Lukasiewicz连续值逻辑系统)的语义扩张,从而从一个特殊的视角揭示了rough集与模糊逻辑的联系。     

基于粗集理论的PPP项目风险评价研究

能否正确识别PPP项目管理中存在的风险以及对风险的重要性作出评价关乎PPP项目的成败。为了解决PPP项目管理中的这类问题,通过定性方法德尔菲法对广东某条高速公路的PPP项目风险进行识别并且加以分析,首先提出基础设施PPP项目中存在的风险因素,然后采取定量方法基于层次分析法的模糊综合评价法结合粗集理论进行模糊定量分析,从而对PPP项目风险进行评估和预测。最后得出模糊综合评价法在PPP风险评估的优越性以及此PPP项目的风险系数。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述

面向数据挖掘领域,综述了基于粗糙集理论的软计算融合系统的研究进展,按照粗糙集在这些系统中的数据预处理、不确定性度量和知识抽取功能,分别总结了这些系统的特点,指出了现有系统面临的问题以及今后的研究方向.     

模糊集合隶属函数确定中的哲学思考

模糊集合是模糊数学的基础 ;隶属函数是刻画模糊集合的数学表达式。隶属函数的确定 ,允许有一定的人为技巧 ,但并不能由此而否定模糊逻辑和模糊推理。以确定模糊集合的隶属函数的最常用的统计方法为例 ,对隶属函数确定过程中的哲学分析表明 :模糊集合中确定的隶属函数并不是主观随意的产物 ,而仍然具有一定的历史客观性 ,体现了主客观的辩证统一     

L直观模糊拓扑空间及其映射

在非空集上引入Ｌ直观模糊集和Ｌ直观模糊拓扑空间的概念;在Ｌ直观模糊拓扑空间中讨论了几类特殊集,建立了几类映射并研究了它们之间的关系     

基于模糊粗糙集的高校教师胜任力评价模型的实证

在高校教师胜任力评价中,由于测评方法、测评环境和过程比较复杂,导致影响高校教师胜任力的因素存在许多不确定性,基于模糊粗糙集理论构建高校教师胜任力评价模型,可以有效地解决由于知识系统不完善、认识＂粗糙＂导致的评价失真的问题,从而建立起更具效率和效能的高校教师胜任力评价模式。     

PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合

现有技术不能保证获取图像时,对图像每个位置都具有同样的聚焦效果,这样便产生了多聚焦图像的融合问题,它包括如何进行多聚焦图像像素分类及采取何种融合决策。该文结合脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和粗集理论,对该问题进行尝试性研究,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。首先计算原始图像的清晰度,将清晰度矩阵送入PCNN进行处理,然后根据粗集理论对原图像像素进行分类处理,最后生成融合图像。仿真结果表明,该算法在一定程度上优于其他传统算法。且具有较好的抗噪性能。