多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型

摘要：

针对名义型属性和数值型属性并存的混合型数据,结合多粒度邻域粗糙集和直觉模糊集,分别定义模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度.基于不同的属性集序列和不同的邻域半径,构建多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型,证明模型相关性质.然后提出乐观和悲观多粒度邻域粗糙直觉模糊集的近似集,并讨论模型性质.最后使用文中模型计算实例,说明其能较好地解决名义型属性和数值型属性的混合型数据的处理问题.

关键词：直觉模糊集、多粒度粗糙集、邻域粗糙集

所属期刊栏目：30

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61273018;河南省基础与前沿技术研究计划项目132300410174;河南省教育厅计划项目14A520082;新乡市重点科技攻关计划项目No.ZG14020资助 Supported by National Nature Science Foundation of China61273018;Foundation and Advanced Technology gram of Henan Province132300410174;Key Scientific and Technological Project of Education Department of Henan Province14A520082;Key Scientific and Technological Project of Xinxinang CityZG14020

在线出版日期：2017-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：11-20