基于覆蓋的粗糙模糊集模型及其分類研究.pdf

1、ACOVERINGRoUGHFUZZYSETMODELANDCLASSIFICATIONThesisSubmittedtoZhejiangNormalUniversitynpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinEngineeringbyPingYe(ComputerSoftnare＆TheorylThesisSupervisor：Professo

2、rJiyiWangMa)，2012基于覆蓋的粗糙模糊集模型及其分類研究摘要粗糙集理論、模糊集理論是信息系統(tǒng)中處理知識不確定和不完全的兩種重要方法，是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具。經(jīng)典粗糙集理論是在1982年由波蘭科學(xué)家P鯽lak教授提出的，通過論域上對象之間的等價關(guān)系用上下近似集這兩個確定集對論域上的集合進(jìn)行逼近。模糊集理論是在1965年由美國科學(xué)家Zadeh教授提出的，用隸屬函數(shù)來描述個體屬于模糊集合的隸屬程度，強調(diào)個體的模糊性。兩者在知識獲取

3、、模式識割、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都取得了很大的成功。經(jīng)典的粗糙集理論是基于等價關(guān)系產(chǎn)生的信息劃分，應(yīng)用范圍有很大的局限。普通的模糊集理論不能同時包含個體屬于模糊集合的信息，叉包含個體反對模糊集合的信息。Zakowski等將論域上的劃分推廣到了論域上的覆蓋，也就是將經(jīng)典粗糙集理論拓展到覆蓋粗糙集理論Atanassov提出了直覺模糊集的概念，使得粗糙集和模糊集理論的應(yīng)用范圍更加廣泛。粗糙集理論強調(diào)的是分類的邊界，而模糊集理論強調(diào)的是個體的模糊性。

4、兩者各有其側(cè)重點和優(yōu)勢。如何將覆蓋近似空間與模糊集理論結(jié)合起來進(jìn)行模糊分類是當(dāng)今模糊集與粗糙集結(jié)臺的一個重要研究課題。一些研究者針對覆蓋近似空間中模糊集合的近似進(jìn)亍了研究，并提出了一些模型，但都有一定的缺陷，有待完善。本文在此基礎(chǔ)上提出了基于誘導(dǎo)覆蓋的粗糙模糊集模型，研究了該模型的性質(zhì)，并構(gòu)造了相應(yīng)的模糊分類器。豐要工作如下：(1)歸納學(xué)者提出的三種已有的覆蓋粗糙模糊集模型，并對三者進(jìn)行了深入分析。(2)在上述模型的基礎(chǔ)上提出一種新的基