简介：研究了模糊近似空间上的模糊粗糙集,给出了模糊粗糙集的又一定义,讨论了该定义下模糊粗糙集所满足的性质,从理论上说明了该定义的合理性,同时还论证了该定义下模糊粗糙集的近似精度.

简介：度量不确定性集合的相似度是粗糙集的核心内容之一.对现有的基于上下近似的粗糙集相似度量方法进行分析,提出一种基于上下近似与边界域的粗糙集间的相似度量公式,并通过例子说明,该方法具有较高的分辨力.

简介：目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加人到支持向量聚类算法中,可增加异常点处理的合理性,并得到一种新的改进算法,将其称为模糊一粗糙支持向量聚类算法.当支持向量集作为一个特殊的聚类,通过元素间的亲密程度,模糊边界的隶属度可以被计算出来.而下近似集包含的样本点建立在算法训练阶段获得的超球体内.在检测异常值和计算任意轮廓的聚类方面,该算法具有较大的优势和潜力.

简介：在近似空间中，分别以集合的上下近似以及元素的隶属度定义了两个集合间的相似度度量，讨论了两种相似度的性质，并对两种相似度进行了比较．

简介：直觉模糊集的术语相似度方法基于直觉模糊集进行术语相似度评估。首先采用TFIDF方法提取特征项。然后定义特征项之间的直觉模糊相似度，最后根据直觉模糊集相似度的计算结果．进行术语相似度评估。该方法符合真实评估思维，评估结果接近实际。

简介：从而得到网页集团在信息需求分布上的模糊粗糙集,得到网页集团在用户需求信息上的相似类划分,A为用户需求在Web信息空间的模糊粗糙集

简介：矩阵的方法可应用于广义模糊粗糙集模型中．通过定义不同的矩阵运算方式，利用截关系矩阵、模糊子集的截列阵之间的运算表示了广义模糊子集的上下近似算子．在此基础上给出了求解模糊子集粗糙度及相似度的计算方法．研究表明，在广义模糊粗糙近似空间中，利用矩阵方法计算模糊子集的上下近似、粗糙度和相似度简单易行．

简介：在探讨粗糙集的概念及在某种程度上与许多其他处理含糊和不精确性等问题的基础上,讨论了相似模型在实践使用中具有比经典粗糙集更好的性能,描述与其他数学工具的结合,研究粗糙集理论目前比较引人注目的几个领域。

简介：粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,已经在很多领域得到了广泛的应用.详细介绍了粗糙集理论的基本内容,并且给出了粗糙集理论在决策分析方面的一个应用实例,很好的证明了该理论的有效性.

简介：分析了模糊集贴近度理论,得到模糊集贴近度表示的几种形式,为贴近度的实际应用提供了极大的方便.

简介：研究了两类Vague关系下Vague集的近似结构。通过引入Vague等价关系，给出了Vague集在Vague关系下的两组下、上近似，进而定义了两种新的粗糙集模型，并对此模型的几种特殊情形进行了分析，指出此两种模型均是较为一般化的粗糙集模型。此两种模型的建立，一定程度上完善了粗糙集的理论体系。

简介：本文提出一种粗糙集理论和动态前馈神经网络相结合的神经网络构造方法。充分发挥了粗糙集理论和神经网络的优势，弥补了各自的缺点。并应用于实际工业过程，在乙烯装置裂解炉燃料气热值控制中取得了良好的应用效果。

简介：在分布式数据库技术和模糊集理论的基础上,应用作为数据挖掘的新方法的Rough集理论,针对分布式数据库的复杂查询处理问题,构建一种基于Rough集的分布式数据库系统,设计出Rough集上的查询算法,降低了信息查询的时间复杂性,提高了信息查准率,兼顾了查全率,为信息查询和科技查询提供决策支持.

简介：经典粗糙集理论关注的是论域上的单个二元等价关系导出的集合的近似。将等价关系弱化为相似关系、相容关系或邻域关系等可得到多种拓展粗糙集模型。但以粒计算的观点来看,这些模型都是单粒度的。本文把单粒度的粗糙集模型推广到不完备信息系统中的多粒度粗糙集模型,用论域上的多个相容关系定义了集合的近似。研究了含有缺失数据的多粒度粗糙集模型的一些数学性质,定义了不完备环境下的多粒度粗糙集模型的近似精度,实例表明多粒度粗糙集模型比单粒度粗糙集模型具有更高的精度。

简介：直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势，能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题，但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度，因此本文定义了直觉犹豫模糊集问的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离，同时考虑每个元素的权重，定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性，因此在考虑犹豫度的基础上，又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异，同时考虑了犹豫度的影响，决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同，设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度，又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。

简介：摘要目的提出基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法，并对放疗计划定位CT图与CBCT图进行相似性测度以客观定量衡量摆位误差。方法选取鼻咽癌和盆腔部肿瘤患者各1例，提取其计划CT图像及CBCT图像，在鼻咽癌患者横截面与矢状面、盆腔部患者横截面与冠状面上，人为模拟了5种不同程度的摆位误差，同时运用相关系数、均方误差、图像联合熵、互信息以及本文相似度测度法对误差进行比较测量。结果5种方法都可以在一定程度上描述误差。对比其他方法，相似度测度法随着误差增大表现出更强烈的变化趋势：鼻咽癌横截面5种误差递增结果归一化后为0.553、0.683、1.055、1.995、5.151，矢状面为1.171、1.618、1.962、1.790、3.572；而其他方法结果归一化后为0~2间，且同一方法不同误差的结果变化较小。另外，该方法对软组织误差更敏感。结论基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法衡量结果与人眼感知更一致，可一定程度上客观量化了包括骨性标记与软组织的误差，其反映的软组织偏差对个体化精准放疗有意义。

简介：本文分析了数据信息获取的研究背景，并在此基础上提出了数据挖掘方法的研究现状．接下来讨论了在数据挖掘研究中所遇到的技术难题以及发展趋势．最后提出了变精度粗糙集理论在不完备信息系统和完备信息系统中的数据挖掘方法．

简介：粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点，目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中，属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究，在总结现有方法的基础上，提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。

简介：结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法.根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割.实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性.

简介：江苏省高等职业教育重点专业群建设项目评审标准是2012年以来江苏省各职业技术学院进行专业群建设评估的一个指挥棒，常州机电职业技术学院也对应其进行自我评估，得到一个信息系统。使用粗糙集理论，对该信息系统进行建模，获得对应的粗糙集决策规则，实现对该评估指标和评价结果的分析。