直觉模糊知识粒的分解与合成研究

针对近似空间笛卡尔积粗糙集模型及其可分解性问题,采用直觉模糊三角模算子构成新的直觉模糊积近似空间,研究了基于直觉模糊知识粒下积粗糙集模型的分解及合成问题。首先,运用直觉模糊三角模运算构造出新的直觉模糊关系,验证了其符合等价关系的条件,并给出新的等价关系的算法原理;其次,构建了直觉模糊积粗糙集模型,对其模型结构及数学特性进行了研究,并给出了积粗糙集的生成算法原理;最后,逆向研究直觉模糊知识粒的分解问题,证明了针对模糊知识粒度分解而提出的猜想。文章旨在对直觉模糊积粗糙集模型的分解与合成机制进行理论探索,为粗糙集理论的进一步扩展研究提供新的思路。