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扩张原理的粗集表示

The Rough Set Representation for Fuzzy Extension Principle

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【作者】 宋晓利刘贵龙刘洁

【Author】 SONG Xiao-li,LIU Gui-long,LIU Jie(School of Information Science,Beijing Language and Culture University,Beijing 100083,China)

【机构】 北京语言大学信息科学学院

【摘要】 粗集、模糊集均是处理不确定信息的数据分析工具,是数据挖掘的重要方法。由Zadeh首先提出的模糊扩张原理是模糊集理论的最基本的原理之一,粗集是通过上、下近似算子来发挥作用的。本文讨论扩张原理与粗集上近似之间的关系,证明了扩张原理可以表示成粗集上近似的形式,因此,扩张原理成了粗集与模糊集之间的桥梁。此外,借助粗集上、下近似算子的公理系统解决了扩张原理的反问题。

【Abstract】 Rough set theory is an important tool for data-mining. Extension principle is one of the most important principles in fuzzy set theory. This paper studies the relationship between the rough upper approximations and extension principle in both crisp and fuzzy environment. We explain the extension principle as a result of the upper approximation operators. By using extension principle,the connection between rough sets and fuzzy sets is established. We also consider the inverse problem of the extension principle from the viewpoint of the rough set axiomatic approach.

【基金】 教育部科学技术重点项目(108133);北京语言大学资助项目
  • 【文献出处】 模糊系统与数学 ,Fuzzy Systems and Mathematics , 编辑部邮箱 ,2009年05期
  • 【分类号】O159
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