FT-粗糙集模型的一些性质  

Some Properties of the FT-Rough Set Model

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作  者:张纪平[1] 周缪娟 李进金 ZHANG Jiping;ZHOU Miaojuan;LI Jinjin(School of Mathematics and Computer Science,Quanzhou Normal University,Quanzhou Fujian 362000,China;School of Mathematics and Statistics,Minnan Normal University,Zhangzhou Fujian 363000,China)

机构地区:[1]泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000 [2]闽南师范大学数学与统计学院,福建漳州363000

出  处:《泉州师范学院学报》2024年第2期1-9,共9页Journal of Quanzhou Normal University

基  金:国家自然科学基金项目(12271191);福建省自然科学基金项目(2023J05175);福建省教育科学“十四五”规划课题(FJJKBK23-064)。

摘  要:T-粗糙集是Pawlak粗糙集理论发展过程中的一个重要模型,已成功应用于数据挖掘等诸多领域.FT-粗糙集模型能够在保持数据的完整性下处理连续型数据,是对仅能处理离散型数据的T-粗糙集模型上的发展.文章引入模糊近似空间(X,Y,T)一对模糊集的弱逆和强逆定义,用量化方法研究FT-粗糙集的一些性质,得到模糊技能映射在析取模型、合取模型下分别生成的知识结构;用量化方法与矩阵表示探究FT-粗糙集模糊集值映射在并、交运算下的性质.T-rough set is an important model in the development of Pawlak rough set theory,and has been successfully applied to data mining and many other fields.The FT-rough set model can process continuous data while maintaining data integrity,which is a development of the T-rough set model that can only handle discrete data.In this study,we introduced the weak inverse and strong inverse definitions of a pair of fuzzy sets in a fuzzy approximation space,studied some properties of FT-rough sets by quantification method,and obtained the knowledge structure generated by fuzzy skill mapping under the disjunctive model and the conjunction model,and explored the properties of FT-rough set fuzzy set value mapping under union and intersection operations by quantization method and matrix representation.

关 键 词:FT-粗糙集 模糊近似空间 下逆和上逆 弱逆和强逆 

分 类 号:O189.13[理学—数学]

 

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