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基于随机模糊集的不完全信息系统粗集模型
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:O159[理学—数学;理学—基础数学] TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东工业大学计算机学院,广州510090, [2]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.60474072)
作者: 邱卫根[1,2]
中文摘要:

传统的Pawlak粗集理论对处理不完全信息系统具有一定的局限性,研究其相关理论及方法具有重大意义.本文引入随机模糊集概念,首先根据专家的领域知识对不完全信息系统进行模糊值完备化,在对象论域构造以随机模糊集为基础的复合模糊关系,以此作为构造复合近似粗糙集模型的出发点.将Krysckiewcz容差关系粗集模型和Stefanowki不对称相似关系粗集模型扩展到模糊领域,并对属性约简的一些重要概念进行模糊集扩展.本文的结果为利用粗糙集理论处理不完全信息系统提供了一种新思路.

英文摘要:

The traditional Pawlak rough set theory has some limitations in treatment of the incomplete information systems, therefore, it is of great importance to study its related theories and methods. A fuzzy-values completion method of incomplete information systems is proposed according to the expert professional knowledge. Two kinds of composite fuzzy relations based on the random fuzzy set are constructed in objects universe, which is a starting point of construction of the composition rough set model. The Krysckiewcz rough set model and the Stefanowki rough set model are generalized to the fuzzy case, and some related important concepts are extended accordingly as well. The results provide a way for the rough set theory to utilize the incomplete information systems.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169