May, 2022

$(O,G)$- 基于重叠和分组函数的粒度可变模糊粗糙集

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TL;DR本文基于交叉和分组函数，首次给出了 $(O,G)$- 粒度变量精度模糊粗糙集的描述，提出了一种利用模糊蕴含和联合的上下逼近算子表达式，并从构建方法的角度，用不同的模糊关系表示粒度变量精度模糊粗糙集。最后，在一些额外条件下，将粒度变量精度模糊粗糙集的结论扩展到 $(O,G)$- 粒度变量精度模糊粗糙集。
granular variable precision fuzzy rough setsoverlap functionsgrouping functionsapproximation operatorsfuzzy relations
发现论文，激发创造
  • 关于模糊量词模糊粗糙集的颗粒表示

    粗糙集理论是一个可以通过提供概念下限和上限的近似来处理不一致数据的著名数学框架。本研究关注于模糊量词型模糊粗集的领域，并发现了广义 FQFRS 模型的粒状表示，强调了这些模型在解决数据不一致性和管理噪音方面的潜力。

    Dec, 2023

  • 粒化广义可变精度粗糙集与有理逼近

    本文从理论上对有理逼近、粒度等级粗糙集与变精度粗糙集的关系进行研究，提出了一个有理逼近的框架，并给出了若干应用实例。

    May, 2022

  • 一些基于模糊覆盖粗集的邻域模型及其在决策中的应用

    本文提出四种基于模糊覆盖重叠函数和蕴含逻辑的模糊邻域算子，并探讨了有限模糊覆盖下一些邻域算子之间的关系。同时，还基于不同的模糊逻辑算子提出了两种基于邻域算子的粗糙集模型，并提出了一种新的模糊 TOPSIS 方法来解决生物合成纳米材料的选择问题。

    May, 2022

  • 粒化定向粗糙集，概念组织和软聚类

    本文提出了向上粗糙集以及其在不同颗粒方向上的扩展，并探讨了其代数语义、近似算子及在分布式认知、虚拟教学等领域的应用。

    Aug, 2022

  • 基于模糊量化的模糊粗糙集

    本文改进了模糊量化模糊粗糙集（VQFRS）模型，引入了基于模糊量词的模糊粗糙集（FQFRS）模型，使用泛化的一元和二元量化模型，并应用多个二元量化模型来分类，特别地，介绍了 Yager 的基于加权蕴涵的二元量化模型在 FQFRS 中的优化作用。

    Dec, 2022

  • 基于 Choquet 的模糊粗糙集

    介绍了基于有序加权平均和 Choquet 的模糊粗糙集，在机器学习应用中能提供更大的灵活性，特别是在离群样本检测算法的无缝集成方面，以增强基于模糊粗糙集的机器学习算法的鲁棒性。

    Feb, 2022

  • 利用不相交和相邻模糊颗粒进行多类别颗粒逼近

    该论文介绍了粒计算中的模糊集可以通过粒状表示集合来逼近，提出了不相交和相邻的粒子的定义，并研究了新定义对粒状逼近的影响，针对二元分类问题，利用新概念分离决策区域但尽可能覆盖属性空间；对于多类分类问题，定义了多类粒状逼近，并演示了如何高效计算 Łukasiewicz 模糊联结的多类粒状逼近。

    Feb, 2022

  • 空间颗粒的子集度量

    本文介绍了空间颗粒、粗细关系、Meet、Join、商 Meet 和商 Join 等基本概念，并探讨了条件性粗糙集的度量和熵。

    Sep, 2023

  • 三类 $L$- 模糊 $β$- 覆盖粗糙集

    本文主要构建了三种 $L$-fuzzy $eta$-covering-based rough set models，并研究了这三种 $L$-fuzzy $eta$-covering-based rough approximation operator 的公理集、矩阵表示和相互作用。

    May, 2022

  • 一般粗糙集合中合格聚合的代数模型与推理偏差发现

    在广义粗糙集中，将两个事物结合形成另一个事物并不简单。本研究创造了结合事物的代数模型，用于研究人类推理中的怀疑主义或悲观主义聚合以及可能性聚合，并且选择的运算受到了视角的限制。该模型还适用于研究人类推理中的歧视性 / 有害行为以及学习此类行为的机器学习算法。

    Aug, 2023