一种新的粗糙模糊集近似算子

A New Approximation Operator of Rough Fuzzy Sets

摘要:

Dubois粗糙模糊集中,上、下近似集的隶属度分别由等价类中元素隶属度的上、下确界来确定,由于没有充分反映出等价类中隶属度介于上、下确界之间的那些元素的作用,在信息处理中不免造成这些元素信息的丢失.为此提出一种新的粗糙模糊集近似算子的表示方法,该方法能够涵盖等价类中所有元素的隶属度.阐述了该方法在信息处理中的合理性,给出了相应的代数性质;在此基础上重新定义了粗糙模糊隶属函数;给出新算子下近似分类的精度、分类质量、属性的依赖度及基于依赖度的属性约简算法;最后用实例说明了算法的有效性.

关键词:粗糙集;粗糙模糊集;近似算子;属性约简;隶属度;粗糙模糊集;近似算子;Rough Fuzzy Sets;Operator;有效性;属性约简算法;依赖度;分类质量;精度;近似分类;模糊隶属函数;重新定义;代数性质;合理性;阐述;表示方法;信息处理;作用;下确界;元素

Abstract:

Key words:粗糙集;粗糙模糊集;近似算子;属性约简;隶属度;粗糙模糊集;近似算子;Rough Fuzzy Sets;Operator;有效性;属性约简算法;依赖度;分类质量;精度;近似分类;模糊隶属函数;重新定义;代数性质;合理性;阐述;表示方法;信息处理;作用;下确界;元素