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《漳州师范学院》 2012年
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直觉模糊信息系统背景下的粒结构与不确定性研究

杨伟萍  
【摘要】:区间直觉模糊集是用区间数的形式来表示隶属度、非隶属度和犹豫度,但由于隶属度、非隶属度、犹豫度一般是专家依据经验给出的,往往带有较强的主观性.粗糙集在处理模糊性问题时依赖于知识库,反映知识的模糊性比较客观.这两种理论在处理不确定和模糊问题过程中具有很强的互补性.随着数据库技术的不断发展.面对大量的、模糊的、复杂的信息,如何刻画这些不精确信息,己成为人们越来越关注的问题.本文从区间直觉模糊粗糙集、直觉模糊信息粒度和区间直觉模糊信息粒度展开研究,获得的主要研究成果如下: 一、利用区间直觉模糊蕴涵算子,把基于蕴涵的直觉模糊粗糙集的概念推广到区间直觉模糊环境下,给出了区间直觉模糊近似空间的概念及(L,J)-区间直觉模糊粗糙集,即将粗糙集与区间直觉模糊蕴涵算子结合起来研究,探索了(L,J)-区间直觉模糊粗糙集的基本性质. 二、定义了直觉模糊信息粒度,研究了直觉模糊信息粒度的性质.重点探究了在区间直觉模糊信息系统上,区间直觉模糊粒结构的交、并、差、补等四种运算;提出了区间直觉模糊粒结构上的三种偏序关系,并建立了它们之间的联系.最后,定义了区间直觉模糊信息粒度和区间直觉模糊信息粒度的公理化,并研究它们的性质.
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