摘要: 粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.
中图分类号:
田大增,崔玮,哈明虎,高林庆. 基于相似度的模糊粗糙近似算子[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2008, 28(1): 92-95.
TIAN Da-zeng,CUI Wei,HA Ming-hu,GAO Lin-qing. Fuzzy Rough Approximation Operators Based on Similarity Measure[J]. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 2008, 28(1): 92-95.