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        一種新的覆蓋粗糙區(qū)間直覺模糊集模型

        2016-10-18 04:52:40鄭婷婷馬斌斌桑小雙
        棗莊學(xué)院學(xué)報 2016年5期
        關(guān)鍵詞:理論模型

        鄭婷婷,馬斌斌,桑小雙

        (安徽大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,安徽合肥 230601)

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        一種新的覆蓋粗糙區(qū)間直覺模糊集模型

        鄭婷婷,馬斌斌,桑小雙

        (安徽大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,安徽合肥230601)

        覆蓋近似空間下的粗糙區(qū)間直覺模糊集模型是經(jīng)典粗糙模糊集的擴(kuò)展.由于存在一些噪音數(shù)據(jù),使得目前現(xiàn)有的粗糙區(qū)間直覺模糊集模型尚不能滿足一些實(shí)際問題.本文提出一種新的粗糙區(qū)間直覺模糊集模型,不僅可以解決這一實(shí)際問題,而且也具有許多良好的基本性質(zhì).

        區(qū)間直覺模糊集;粗糙區(qū)間直覺模糊集;覆蓋近似空間①

        0 引言

        模糊集理論是由加州大學(xué)伯克利分校的美國控制論專家L.Zadeh[1]于1965年首次提出,他將人類對于事物的認(rèn)識程度首次提出用數(shù)字化來表示,稱為I型模糊集.之后,眾多學(xué)者開始了模糊集理論的廣泛研究.1975年,Zadeh教授再次將模糊集合中的隸屬度進(jìn)行模糊化,提出了II型模糊集[2].與之相對應(yīng),Mendel[3]提出了區(qū)間二型模糊集并成功應(yīng)用于模糊控制方面.1993年,Gau和Buehrer[4]首次提出了Vague集理論,這與Atanassov[5]提出的直覺模糊集有異曲同工之處.同時,Atanassov也提出了區(qū)間直覺模糊集的概念,不僅將人們對事物的認(rèn)識分成隸屬度和非隸屬度值,而是分成隸屬度和非隸屬度區(qū)間值.這些理論目前已經(jīng)成功被用于模式識別、模糊控制、預(yù)測與決策、故障診斷等多個領(lǐng)域.

        粗糙集理論是由波蘭科學(xué)家Pawlak[6]于1982年首次提出,重在把那些無法區(qū)分的個體用上、下近似集包圍起來,以不精確的知識去處理一些不確定現(xiàn)象.1990年,Dubios[7]提出將兩種不確定理論——模糊集和粗糙集結(jié)合,提出了粗糙模糊集和模糊粗糙集理論.開創(chuàng)了信息領(lǐng)域重要的理論研究方向.粗糙區(qū)間直覺模糊集就是在此基礎(chǔ)上發(fā)展起來的.之前,王艷平[8]定義過一種粗糙區(qū)間直覺模糊集模型.本文提出一種新的覆蓋近似空間下的粗糙區(qū)間直覺模糊集模型,這一新的模型將比原模型更加符合實(shí)際情形.

        1 基本理論

        2 新的基于經(jīng)典覆蓋下的粗糙區(qū)間直覺模糊集的構(gòu)造

        文獻(xiàn)[8]中曾仿照模糊粗糙集以及粗糙直覺模糊集,提出了一種覆蓋粗糙區(qū)間直覺模糊集,具體定義如下:

        此種方法只需知道屬于x的最小描述的各集合中元素的隸屬度區(qū)間和非隸屬度區(qū)間的上、下限即可,也就是說,一旦x的相關(guān)集合中隸屬度區(qū)間和非隸屬度區(qū)間的上、下限確定,與其他元素的區(qū)間直覺模糊數(shù)已經(jīng)無關(guān),而這與人們對實(shí)際問題的認(rèn)識是有偏差的.下面通過一個例子來說明.

        例1 設(shè)U={x1,x2,…,x7},C{C1,C2}={{x1,x2,x3},{x3,x4,x5,x6,x7}},則構(gòu)成一個覆蓋近似空間,在該空間有一個區(qū)間直覺模糊集A,滿足

        若按照上述理解,則

        一般我們認(rèn)為對于任何元素,其在上、下近似集的隸屬度區(qū)間與非隸屬度區(qū)間的差值越小,越能對該元素進(jìn)行有效地近似描述.可是對于上述7個元素來說,盡管它們屬于A的隸屬程度各不相同,有些差別甚至很大(例如x1與x2),但其上、下近似集卻完全相同,這顯然在知識約簡中并沒有優(yōu)勢.這都是因?yàn)閮H考慮了覆蓋x的最小描述中的極端情況造成的,并不能有效反映出區(qū)間直覺模糊集的近似情況.因此有必要對這種方法進(jìn)行改進(jìn).

        注:此定義是有意義的.

        仍用上例,我們可以求得

        從結(jié)果中,我們可以容易發(fā)現(xiàn)7個元素屬于A的上、下近似集并不完全一致,而且每個元素屬于A的上、下近似集的程度都更加靠近,例如對于x1,其隸屬于A的下近似集的程度為<[0.40,0.60],[0.37,0.37]>,比照文獻(xiàn)[8]方法得出的<[0,0],[1,1]>,距離x1隸屬于A的上近似集的程度<[1,1],[0,0]>要近似很多.類似例子在別的元素也均有體現(xiàn),這也恰好說明提出這種方法是合理的.

        3 結(jié)論

        文章提出一種新的覆蓋近似空間下的粗糙區(qū)間直覺模糊集模型,例子證明它更符合實(shí)際情況.同時我們也得出了相應(yīng)的一些基本性質(zhì).今后我們將繼續(xù)研究這一粗糙區(qū)間直覺模糊集的不確定度量,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行應(yīng)用舉例.

        [1]Zadeh L. Fuzzy sets[J]. Information and Control, 1965, 8: 338-353.

        [2]Zadeh L. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning[J]. Information Sciences, 1975, 8:199-249.

        [3]Mendel J. M. et al. Interval type-2 fuzzy logic systems made simple[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2006, 14(6):808-821.

        [4]Gau W. L., Buehrer D. J. Vague sets[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1993, 23(2):610-614.

        [5]Atanassov K. Operators over interval valued intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1994, 64:159-174.

        [6]Pawlak Z. Rough sets[J]. International Journal of Computer and Science, 1982, 11(5):341-356.

        [7]Dubios. D., Prade H. Rough fuzzy sets and fuzzy rough sets[J]. International Journal of General Systems, 1990, 17:191-209.

        [8]王艷平,孫靜,陳美巍. 基于覆蓋的區(qū)間直覺模糊粗糙集[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(2):155-157.

        [9]Gong Z T, Sun B Z and Chen D G. Rough set theory for interval-valued fuzzy information systems[J]. Information Sciences, 2008,178:1968-1985.

        [10]Zhu W, Wang F. Y. Reduction an axiomization of covering generalized rough sets[J]. Information Sciences, 2003, 9(26):100-103.

        [責(zé)任編輯:房永磊]

        A Novel Model of Rough Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Sets Based on Covering

        ZHENG Ting-ting,MA Bin-bin, SANG Xiao-shuang

        (School of Mathematical Sciences, Anhui University, Hefei 230601, China)

        Rough interval-valued intuitionistic fuzzy sets in covering approximation spaces are the extension of classical rough fuzzy sets. Since there are some noise data, the existing models of rough interval-valued intuitionistic fuzzy set cannot satisfy some real problems. The paper proposes a novel model of rough interval-valued intuitionistic fuzzy set, which not only can solve the problems but also have some good basic properties.

        interval-valued intuitionistic fuzzy set; rough interval-valued intuitionistic fuzzy set; covering approximation space

        2016-09-12

        安徽省教育廳高校省級優(yōu)秀青年人才基金重點(diǎn)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號:2013SQRL005ZD);安徽大學(xué)本科教育質(zhì)量提升計劃項(xiàng)目(項(xiàng)目編號:xjggkc1401).

        鄭婷婷(1978-),女,安徽合肥人,安徽大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院副教授,博士,主要從事智能計算方向的研究.

        TP18

        A

        1004-7077(2016)05-0015-04

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