基于覆盖的粗糙模糊集模型及其分类研究

摘要

1 绪论

1．1 研究的内容和目的

1．2 粗糙集、模糊集理论的研究现状

1．2．1 粗糙集理论的研究现状

1．2．2 粗糙集、模糊集理论结合的研究现状

1．3 本文的组织结构

2 粗糙集、覆盖粗糙集和模糊集的基本理论

2．1 粗糙集理论的基本概念及其性质

2．1．1 知识与分类

2．1．2 粗糙集的上下近似集及其相关性质

2．2 覆盖广义粗糙集理论的基本概念

2．2．1 覆盖近似空间下的相关定义

2．3 模糊集理论的基本概念及其性质

2．3．1 模糊集合的隶属函数

2．3．2 模糊子集的运算及其性质

2．4 本章小结

3 基于覆盖的粗糙模糊集模型及其性质

3．1 三种已有的覆盖粗糙模糊集模型及其缺陷

3．1．1 三种模型的定义及其缺陷

3．1．2 三种模型之间的关系

3．2 基于诱导覆盖的粗糙模糊集模型

3．2．1 关于诱导覆盖的相关定义

3．2．2 Ⅳ型覆盖粗糙模糊集的模糊粗糙度

3．3 四种模型实验对比分析

3．4 模型拓展

3．4．1 直觉模糊集

3．5 本章小结

4 诱导覆盖粗糙模糊集模型在分类中的应用研究

4．1 已有的覆盖分类算法

4．2 基于诱导覆盖的模糊分类器

4．3 诱导覆盖的粗糙模糊集模型用于分类的优点

4．4 本章小结

5 总结与展望

5．1 全文总结

5．2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间主要的研究成果

声明

浙江师范大学学位论文诚信承诺书