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粗糙代数是粗糙集理论研究的重要方向，粗糙群是粗糙代数的主要内容之一。本文以Pawlak粗糙集模型、群论等为基础，主要讨论粗糙集理论在代数群论上的应用，首先给出粗糙子群的概念与性质，然后研究粗糙子群，粗糙交换子群等的判定。 相似文献
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张宗杰 《宜宾师范高等专科学校学报》2013,(6):12-15
基于粗糙群、粗糙子群、粗糙加群、粗糙正规子群、粗糙商群、粗糙环、粗糙子环、粗糙理想,粗糙商环群和粗糙环的同态的基本概念,讨论粗糙环同态和同构的性质,给出粗糙环同构的三个定理,得到了粗糙环的同构的一些性质,同时给出了这些性质和定理的严格证明。进一步补充和完善了代数学上的粗糙集理论． 相似文献
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从群上的模糊正规子群与完备模糊同余关系的对应出发,研究模糊同余关系下的模糊粗糙群与模糊粗糙商群的同态关系.即在一定条件下,满同态能保持模糊同余关系的结果.进一步补充和丰富了模糊集与粗糙集的交叉理论. 相似文献
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以群上的模糊正规子群与群上的完备的模糊同余关系的对应出发,研究模糊同余关系下的模糊粗糙群的若干运算性质,补充和丰富模糊集与粗糙集的交叉理论. 相似文献
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通过讨论粗糙集理论在代数系统——群上的应用,引入了群中的上、下近似和商群中的上、下近似等概念,提出并证明了与此相关的性质. 相似文献
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主要讨论了粗糙集理论在环中的应用.基于粗糙集理论,对一个环的子集关于理想的粗糙近似子环作了探讨,并研究了一个环的上、下近似的性质.同时,在商环中讨论了粗糙集的一些性质,并给出这些结论的严格证明,进一步丰富了代数中的粗糙集理论. 相似文献
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罗世尧 《乐山师范学院学报》2005,20(5):18-19
粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完善、不准确问题，前者基于信息系统中知识的不可分辨性，后者基于信息系统中知识的模糊性，将二者结合形成了粗糙模糊集。本文讨论了粗糙模糊集的性质。 相似文献
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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具,借助近似代数上的原子及同余关系,在证明了在适当选取加运算、乘运算和余运算之后,粗糙集代数就成为MV-代数。 相似文献
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Rough set axiomatization is one aspect of rough set study to characterize rough set theory using dependable and minimal axiom groups.Thus,rough set theory can be studied by logic and axiom system methods.The classic rough set theory is based on equivalent relation,but rough set theory based on reflexive and transitive relation(called quasi-ordering)has wide applications in the real world.To characterize topological rough set theory,an axiom group named RT,consisting of 4 axioms,is proposed.It is proved that the axiom group reliability in characterizing rough set theory based on similai relation is reasonable.Simultaneously,the minimization of the axiom group,which requires that each axiom is an equation and each is independent,is proved.The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods. 相似文献
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把粗糙集与神经网络结合,应用于文本分类,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短,粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了神经网络的结构,减少了网络的训练次数,学习速度和分类精度明显提高,并用仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域。而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一。由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用。本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果。 相似文献
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电力系统数据具有数据种类混杂、数据质量差、要求高、实时性等特点。在数据挖掘的诸多方法中,粗糙集理论对于处理复杂系统有明显的优势,研究粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用,可以更加充分地利用电力系统数据,揭示数据背后蕴含的原理、规则,为解决电力系统中的许多问题找到更加合理的方法。主要介绍了粗糙集理论和电力系统数据挖掘的特点,论述了粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用。 相似文献
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自M.Banerjee和S.K.pal提出了模糊粗糙集的基本模型以来,模糊粗糙集一直是粗糙集理论研究的一个重要课题。本文在模糊粗糙集基本模型基础上首先从λ-模糊截集的概念出发,提出了基于λ-模糊截集的上、下近似的概念,给出了依参数粗糙度的新计算方法,从而使模糊粗糙集中依参数粗糙度得到了显著的改进,并通过具体实例证明了该方法的有效性,特别是当处理的数据较多时该方法尤为优越。 相似文献
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粗糙集理论的创始人Z.Pawlak曾经得出一个结论:“粗糙集是泛化的模糊集;”通过粗糙隶属函数把粗糙集理论与模糊集联系起来,建立了一种粗糙集理论与模糊理论的关系。 相似文献