Rough communication of crisp concept in fuzzy approximation spaces

To study the problem of knowledge translation in fuzzy approximation spaces, the concept of rough communication of crisp set in fuzzy approximation spaces is proposed. In a rough communication of crisp set in fuzzy approximation spaces, the problem of uncertainty exists, for each agent has a different language and cannot provide precise communication to each other. By means of some concepts, such as CF rough communication cut, which is a bridge between fuzzy concept and crisp concept, cut analysis of CF rough communication is made, and the relation theorem between CF rough communication and rough communication of crisp concept is obtained. Finally, in order to give an intuitive analysis of the relation between CF rough communication and rough communication of crisp concept, an example is given.

覆盖粗糙近似的一致性研究

经典粗糙集理论知识的表现形式为论域上的划分,覆盖是比划分更一般的知识表现形式。为了扩展粗糙集理论的应用领域,有必要将粗糙集理论扩展到覆盖近似空间。覆盖近似空间下的概念近似是基于覆盖近似空间知识获取的关键。针对精确概念和模糊概念,研究者定义了不同的近似方法。通过对当前的近似算子进行研究,发现了它们的不一致,并从两个角度对近似算子的定义进行了修正,从而使得它们分别与原有的算子保持一致。所得结论为覆盖近似空间下的概念近似提供了新的研究途径。

基于矩阵的模糊-经典概念格属性约简

基于模糊形式背景,文中研究模糊-经典概念的矩阵表示及属性约简的矩阵方法.首先,从矩阵视角提出模糊-经典概念的外延和内涵的矩阵表示,进一步给出属性粒矩阵的概念.为了得到模糊-经典概念格的最小生成组,研究交不可约元的矩阵判定定理.再在保持交不可约元外延不变的约简框架下,通过矩阵刻画属性子集之间的相似性,给出属性内外重要性的度量,提出模糊-经典概念格属性约简的矩阵方法.最后,通过数值实验验证文中方法的有效性.

形式模糊背景中单边模糊概念格的属性约简

形式概念分析是一种有效的知识表示和知识发现的方法,形式背景和形式概念是形式概念分析中的两个基本概念.形式背景描述了对象集和属性集间的一个二元经典关系,隐含其中的知识通过概念格的形式表示出来.形式模糊背景是形式背景在模糊集理论下的自然推广,建立在其上的模糊概念格在实际应用中面临许多困难,为此,多种形式的模糊概念格的改进形式应运而生.单边模糊概念格就是一种具有较好应用前景的改进模糊概念格.主要研究基于经典-模糊概念格的形式模糊背景的属性约简问题,这里属性约简的概念具有保持相应的概念格整体结构不变的含义.关于属性约简,给出了多种形式的属性约简判定定理,针对属性约简,将所有属性分为三类,探究了不同类型属性的特征刻画.最后,通过引入模糊概念间的辨识属性集的概念,得到了基于辨识属性矩阵的属性约简方法,并通过示例验证了属性约简方法的可行性.