粗糙模糊集的近似表示

• 作者: 张清华 王国胤 王进
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 粒计算 粗糙模糊集 相似度 知识粒度
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1484-1496
• 页数: 13页
• 分类号: TP301
• 字数: 10065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2015.01484

摘要

粗糙模糊集是利用粗糙集的 Pawlak 知识空间来近似刻画一个模糊集（不确定概念）的理论模型．粗糙模糊集用上、下近似模糊集作为目标概念的边界模糊集，它没有给出在当前知识基下如何得到目标模糊概念的近似模糊集或近似精确集的方法．文中首先给出模糊集的相似度（近似度）的概念，定义了 Pawlak 知识空间U／R 下的阶梯模糊集、均值模糊集、0．5-精确集等概念；然后分析得出U／R 知识空间下的均值模糊集是所有阶梯模糊集中与目标模糊集最接近的模糊集，U／R 知识空间下0．5-精确集是目标模糊集最接近的近似精确集；分析了均值模糊集、0．5-精确集分别与目标模糊集之间的相似度随知识粒度变化的变化规律．从新的视角提出了不确定性目标概念的近似表示和处理的方法，促进了不确定人工智能的发展．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张清华	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	69	1122	17.0	32.0
5	王国胤	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	212	6947	36.0	79.0
6	王进	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	50	202	8.0	12.0