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题名直觉模糊向量β覆盖L粗糙集
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作者
林依婷
马周明
李进金
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机构
闽南师范大学数学与统计学院
数字福建气象大数据研究所
福建省粒计算及其应用重点实验室
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出处
《模糊系统与数学》
北大核心
2022年第6期26-39,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62076088,61672272,11871259)
福建省自然科学基金资助项目(2020J01792,2020J01812,2021J01979,2021J01983)。
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文摘
直觉模糊覆盖粗糙集作为模糊粗糙集的一类推广,自提出以来就备受关注。为了更好的刻画直觉模糊环境中的目标概念,同时兼顾不同对象容错能力的差异性,本文提出了直觉模糊向量β覆盖L粗糙集,讨论了它们的相关性质、不确定性度量及其属性约简方法。首先研究了直觉模糊向量β覆盖及其邻域的相关特征。其次在直觉模糊β覆盖粗糙集的基础上给出了直觉模糊β覆盖L-1粗糙集,讨论了二者之间的联系。在直觉模糊向量β邻域的基础上,定义了直觉模糊向量β覆盖L-2粗糙集,探讨了其相关性质并讨论了它和其它模型之间的相关联系。最后研究了模型相关的直觉模糊粗糙性、相似性、辨识性度量等不确定性刻画方式,并给出相关属性约简算法。通过例子验证了模型的有效性与适用性。结论表明,就已有的直觉模糊β覆盖粗糙集而言,直觉模糊β覆盖L-1粗糙集与目标概念之间具有更高的相似性;直觉模糊向量β覆盖L-2粗糙集具有更好的适用性,并在一定的程度上具有更高的精确度。
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关键词
直觉模糊集
直觉模糊向量β覆盖
直觉模糊粗糙集
不确定性度量
属性约简
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Keywords
Intuitionistic Fuzzy Set
Intuitionistic Fuzzy Vector β Covering
Intuitionistic Fuzzy Rough Set
Uncertainty Measures
Attribute Reduction
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分类号
O159
[理学—数学]
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