Research on Fuzzy Characterization of Rough Set and Characters of Knowledge Granule.pdf

1、　　本文對粗糙集的模糊刻畫與知識顆粒特征進(jìn)行了研究。全文的主要內(nèi)容如下：
　　Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集理論(Rough Set Theory)是一種處理不完全和不精確信息的新型數(shù)學(xué)工具。近年來,該理論在計算機(jī)科學(xué)及多種領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用。本文第一章對粗糙集理論的產(chǎn)生和發(fā)展,研究的主要問題和粗糙集的基本概念等進(jìn)行了綜述。
　　在粗糙集理論中,一個不精確的概念往往具有一個模糊的不可被明確劃分的邊界,而邊界的存在

2、使得粗糙集中存在著模糊性。在粗糙集理論的實際應(yīng)用中,有時需要了解一個粗糙集的模糊程度,有時需要在兩個粗糙集中比較哪個模糊性更大些或者比較它們之間的相近程度等等。因此尋求一個合適的度量來刻畫知識的模糊性是粗糙集理論研究的一個重要方向。
　　Pawlak和Skowron提出用粗隸屬函數(shù)來刻畫知識的模糊性。事實上,通過對象的粗糙隸屬度,可以將粗糙集中的模糊性用一個模糊集來表示,Chakra-barty提出了一種通過這個模糊集和與它最臨近

3、的清晰集間的距離來測量粗糙集模糊性程度的方法,并給出粗糙集模糊度的一般定義和線性模糊度、二次模糊度的具體形式,研究了模糊度的基本性質(zhì)：He Yaqun借助這個模糊集給出粗糙集模糊性測量的熵方法,定義了粗糙集的一種模糊熵,研究了該模糊熵的基本性質(zhì)：Wei Lili則研究了一般關(guān)系下粗糙集的模糊性和概率粗糙集的模糊性。
　　針對粗糙集中的模糊性度量問題,本文第二章以粗隸屬函數(shù)所導(dǎo)出的模糊集為工具,構(gòu)造了粗糙集的線性模糊度和二次模糊度的