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简介
概念的不确定性由概念的内涵、外延以及概念存在的近似空间等因素决定。粗糙集理论是一种研究不确定性概念近似表示的理论模型和方法,它通过两个精确的边界线给出不确定性概念的近似表示,因为其形象直观、计算简便等特点,受到研究者的关注,其理论模型和方法得到扩展和广泛应用。本书内容主要涉及不确定性概念在粗糙近似空间下的近似表示模型与方法,主要包括粗糙集、模糊集、Vague集、区间集等不确定性概念在近似空间下的近似表示与计算。本书可供计算机、自动化、系统科学、通信工程、应用数学等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员等参考使用。
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Pawlak粗糙集描述的不确定目标概念是一个康托尔精确集,通过构建两个边界线来逼近目标集,但没有给出这个不确定的康托尔集一个具体的近似集。本书针对此问题,本书首先建立粗糙集的近似集模型,即给出不确定概念的0.5近似集,并讨论相关性质,然后针对不确定性目标概念是模糊集、Vague集、区间集等情况,分别提出这些不确定概念在粗糙近似空间下的近似表示以及分析这些近似表示与目标概念的相似度,讨论相似度在不同近似空间下的变化规律,为进一步拓展粗糙集理论模型奠定了理论模型基础,为研究不确定性知识获取提供方法依据。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2017-09-01
- 更新: 2023-10-13
- 书号:9787302478973
- 中图:O144
- 学科:理学数学