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文檔簡介
1、模糊集和粗糙集是處理數(shù)據(jù)的兩種不同的數(shù)學(xué)方法，在處理不確定性和不精確性問題方面都推廣了經(jīng)典集合理論。它們不是相互對立的，在處理不完備信息方面可以互為補充。D.Dubois和H.Prade提出對對象進(jìn)行粗糙近似時結(jié)合模糊集理論，建立了基于模糊等價關(guān)系的經(jīng)典模糊粗糙集模型。此后，越來越多的學(xué)者投入到模糊粗糙集模型的理論及應(yīng)用研究中，研究了區(qū)間值模糊粗糙集、直覺模糊粗糙集等模型。
本文從兩個不同的角度分別研究了二型模糊粗糙集模型
2、，深入探討了它們的性質(zhì)。
一方面，將區(qū)間值模糊粗糙集模型進(jìn)行擴(kuò)展，建立了區(qū)間二型模糊粗糙集模型，深入研究了其性質(zhì)；對二型模糊集取二階截集，將其轉(zhuǎn)換為區(qū)間二型模糊集，建立了基于二階截集的二型模糊粗糙集模型，探討了退化模型，驗證了此模型可以正確退化為經(jīng)典模糊粗糙集模型。
另一方面，定義了一種新的二型模糊集的交、并運算，使得二型模糊集的這種運算滿足包含關(guān)系，從而建立了基于包含關(guān)系的粗糙二型模糊集模型和二型模糊粗糙集
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