检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐怡[1,2] 李宝峰 李策[2] XU Yi;LI Bao-feng;LI Ce(Key Lab of IC&SP at Anhui University,Ministry of Education Hefei 230039,China;Department of Computer Science and Technology,Anhui University Hefei 230601,China)
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039 [2]安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230601
出 处:《模糊系统与数学》2020年第6期55-67,共13页Fuzzy Systems and Mathematics
基 金:国家自然科学基金资助项目(61402005);安徽省自然科学基金资助项目(2008085MF194,1308085QF114);安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目(KJ2013A015);安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题。
摘 要:基于加权粒度的多粒度粗糙集模型仅考虑知识粒度权重的简单累加,而不考虑知识粒度权重的分布情况,不符合实际问题的求解需要。为解决该问题,本文从知识粒度的权重分布角度出发提出了基于权重分布的多粒度粗糙集模型,定义了基于权重组合分布和基于权重平均分布的两种多粒度粗糙集模型并给出了相关性质,最后通过实例和仿真实验验证了本文所提模型的有效性。Multi-granulation rough set model based on weighted granulations only consider the simple summation of weighted granulations,without considering the weight distribution,which is not in conformity with the practical problems.In order to solve this problem,from the perspective of weight distribution,multi-granulation rough set model based on weight distribution is proposed.And defined two multi-granulation rough set models based onweighted combination distribution and weighted average distribution.Some properties are given and the effectiveness of the proposed model is verified by an example.
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