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      直覺模糊序信息系統(tǒng)的變精度與程度“邏輯差”粗糙集*

      2017-02-20 10:49:22李志明唐永中
      計(jì)算機(jī)與生活 2017年2期
      關(guān)鍵詞:粗糙集直覺復(fù)雜度

      李志明,唐永中

      河西學(xué)院 信息技術(shù)中心,甘肅 張掖 734000

      直覺模糊序信息系統(tǒng)的變精度與程度“邏輯差”粗糙集*

      李志明+,唐永中

      河西學(xué)院 信息技術(shù)中心,甘肅 張掖 734000

      將直覺模糊集合中元素的隸屬度、非隸屬度和猶豫度充分地結(jié)合起來,在直覺模糊信息系統(tǒng)中定義了二次加權(quán)得分函數(shù)?;诖说梅趾瘮?shù)定義了直覺模糊信息系統(tǒng)中的優(yōu)勢關(guān)系,進(jìn)一步地,通過“邏輯差”的方式將變精度粗糙集和程度粗糙集結(jié)合起來,提出了變精度與程度“邏輯差”粗糙集模型,并研究了其相關(guān)性質(zhì),發(fā)現(xiàn)“邏輯差”組合能夠同時(shí)考慮變精度和程度的雙重量化信息。最后,通過實(shí)例分析,進(jìn)一步體現(xiàn)了研究意義,為直覺模糊序信息系統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。

      變精度粗糙集;程度粗糙集;邏輯差;直覺模糊序信息系統(tǒng)

      1 引言

      粗糙集理論是由文獻(xiàn)[1]提出的一種解決信息不完備、不精確系統(tǒng)的有效數(shù)學(xué)工具,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、決策分析和智能信息處理與知識獲取等領(lǐng)域中[2-5]。經(jīng)典的粗糙集是以完備信息系統(tǒng)為研究對象,以等價(jià)關(guān)系為基礎(chǔ)的理論。然而在實(shí)際問題中很多信息系統(tǒng)是基于優(yōu)勢關(guān)系的[6-7],經(jīng)典的粗糙集理論已不適用于解決此類問題。

      由于經(jīng)典粗糙集的等價(jià)類與概念集之間的包含關(guān)系太過嚴(yán)格,沒有考慮某種程度上的子集關(guān)系和知識等價(jià)類與概念集相交關(guān)系的相對量化信息,其在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的局限性。于是Ziarko在1993年通過引入誤差參數(shù)提出了變精度粗糙集模型[8],對屬性之間沒有函數(shù)關(guān)系的數(shù)據(jù)問題進(jìn)行處理。Yao和Lin[9]在1996年通過研究粗糙集與模態(tài)邏輯間的關(guān)系構(gòu)建了程度粗糙集模型。變精度粗糙集模型[10]與程度粗糙集模型[11-12]分別從相對量化和絕對量化的角度對近似空間進(jìn)行描述,它們從兩個(gè)不同的角度去刻畫同一概念,兩個(gè)指標(biāo)既有其優(yōu)勢及適用環(huán)境,又是相輔相成的關(guān)系。因此,變精度與程度粗糙集模型的復(fù)合研究具有深遠(yuǎn)意義。

      經(jīng)典Pawlak粗糙集中的等價(jià)關(guān)系要求過于嚴(yán)苛,因此基于優(yōu)勢關(guān)系將變精度、程度粗糙集通過邏輯組合結(jié)合起來研究具有重要的理論價(jià)值。相關(guān)學(xué)者已經(jīng)在序信息系統(tǒng)下對變精度相對量化信息和程度絕對量化信息的復(fù)合模型做了部分研究[13-14]。本文在此基礎(chǔ)上,基于變精度與程度粗糙集的邏輯組合,構(gòu)建了直覺模糊信息系統(tǒng)的變精度與程度“邏輯差”粗糙集模型,并對其粗糙區(qū)域和基本性質(zhì)進(jìn)行深入研究,以形成對近似空間變精度相對量化與程度絕對量化的復(fù)合描述。最后通過案例分析該理論的有效性和實(shí)用性。

      2 預(yù)備知識

      3 直覺模糊序信息系統(tǒng)下變精度與程度“邏輯差”粗糙集

      上文對序信息系統(tǒng)、優(yōu)勢關(guān)系下變精度粗糙集、程度粗糙集的基本知識進(jìn)行了簡要介紹,下面基于直覺模糊序信息系統(tǒng),研究變精度與程度“邏輯差”粗糙集的內(nèi)容,并深入討論該模型的重要性質(zhì)。

      首先,因?yàn)殡`屬度、非隸屬度和猶豫度3個(gè)因素會同時(shí)對決策評價(jià)產(chǎn)生影響,而且減少單個(gè)因素對評價(jià)的影響可以使決策更加貼近實(shí)際,所以在直覺模糊信息系統(tǒng)中,定義了二次加權(quán)得分函數(shù)。此加權(quán)得分函數(shù)除了0和1兩個(gè)極端值之外,在區(qū)間(0,1)能夠減少單因素(線性加權(quán)[14]Sa(x)=ω1μa(x)-ω2νa(x)-ω3πa(x))對加權(quán)得分函數(shù)的影響,其效果如圖1所示。

      Fig.1 Comparison of linear weighted and square weighted圖1 線性加權(quán)與二次加權(quán)的比較

      4 算法設(shè)計(jì)

      為了驗(yàn)證本文所提出的定義和定理的有效性和可行性,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法(算法1)來求解X的上近似集、下近似集和負(fù)域(因正域恒為空集,所以不用求解),并分析了算法的求解步驟與時(shí)間復(fù)雜度。

      算法1計(jì)算直覺模糊序信息系統(tǒng)的上、下近似集和負(fù)域

      在算法1中,第2步將X的上、下近似集初始化為?;第3步到第7步計(jì)算論域U上所有對象在屬性集AT下的二次加權(quán)得分;第8步到第28步求解“邏輯差”上下近似,其中第10步到第21步求解x在屬性集AT下的優(yōu)勢類,第22步到第24步求解X的上近似集,第25步到第27步求解X的下近似集;第29步計(jì)算X的負(fù)域;第30步返回X的上近似集和下近似集。第2步的時(shí)間復(fù)雜度為O(1),第3步到第7步的時(shí)間復(fù)雜度為O(|U|×|AT|),第8步到第28步的時(shí)間復(fù)雜度為O(|U|2×|AT|),第29步的時(shí)間復(fù)雜度為O(U),第30步的時(shí)間復(fù)雜度為O(1),因此算法1的時(shí)間復(fù)雜度為O(|U|2×|AT|)。

      5 案例研究

      在裝備采購中,存在多個(gè)裝備供應(yīng)商可供選擇,對供應(yīng)商的資格評價(jià)是供應(yīng)商選擇的關(guān)鍵問題。某型軍用裝備邀請招標(biāo),已經(jīng)投標(biāo)入圍的有5家供應(yīng)商,分別為a1、a2、a3、a4、a5,但合同僅授予其中的一家。特邀20名專家U={x1,x2,…,x20},對入圍的5家供應(yīng)商進(jìn)行評判,現(xiàn)將專家當(dāng)時(shí)的滿意程度與不滿意程度列在表1。表1中的直覺模糊數(shù)可通過專家是否滿意的形式來獲取,如專家x1對于屬性a4的隸屬度與非隸屬度,可通過下面的方法來確定:邀請10位專家,對5名供應(yīng)商進(jìn)行投票,若有4個(gè)滿意,5個(gè)不滿意,1個(gè)棄權(quán),即有1位專家在滿意與不滿意之間持猶豫意見。這時(shí)認(rèn)為專家x1對屬性a4的隸屬度為0.4,非隸屬度為0.5,而猶豫度為0.1,記作f(x1,a4)=〈0.4,0.5>,其他的直覺模糊數(shù)可類似得到。

      這里,隸屬度權(quán)重ω1和非隸屬度權(quán)重ω2分別表示滿意程度和不滿意程度的權(quán)重,ω1和ω2可根據(jù)不同的需求來設(shè)置。一般而言對于滿意和不滿意程度,人們往往更看中滿意程度,對于不滿意程度和猶豫度往往不太看重,因此本文設(shè)置ω1=0.6,ω2=0.2,那么猶豫度ω3=0.2。對于精度β和程度k往往會根據(jù)需求而自行選擇,因此本文設(shè)置β=0.6,k=1。通過定義5計(jì)算得到二次加權(quán)得分如表2。

      Table 1 Satisfaction and dissatisfaction of experts for suppliers表1 專家對供應(yīng)商的滿意程度與不滿意的程度

      Table 2 Square weighted score表2 二次加權(quán)得分表

      運(yùn)用表2的二次加權(quán)得分和定義6可以計(jì)算論域U中所有對象的優(yōu)勢類,所有的優(yōu)勢類見表3。

      隨機(jī)抽取一部分對象集X={x2,x4,x5,x6,x11,x12,x15,x16,x17,x20}作為研究對象。X的上、下近似集分別為:

      進(jìn)而,X的正域和負(fù)域分別為:

      通過X的上、下近似集可以得到X的更為精確的描述,X的上近似集排除了對象x2、x4、x6、x11、x15,X的下近似集只剩下對象x2和x4。那么當(dāng)進(jìn)行決策時(shí)可以重點(diǎn)考慮x2和x4兩位專家的意見,次要地考慮x5、x12、x16、x17、x20這5位專家的意見,可以不用考慮x6、x11、x15這3位專家的意見,從而可以減少因?qū)<抑g的不同意見而難以得出最終的決策。

      Table 3 Dominance class of all objects inU表3 論域U中所有對象的優(yōu)勢類

      6 結(jié)論

      本文通過定義二次加權(quán)得分函數(shù)得到一種新的排序規(guī)則,在此規(guī)則下定義了直覺模糊序信息系統(tǒng),并通過“邏輯差”的方式把該序信息系統(tǒng)下的變精度粗糙集與程度粗糙集結(jié)合起來,使信息系統(tǒng)的量化更加精確。最后,通過實(shí)例對本文提出的定義與定理進(jìn)行分析。本文的相關(guān)工作為直覺模糊序信息系統(tǒng)中的知識發(fā)現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ)。

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

      [2]Pawlak Z.Rough set theory and its applications in data analysis[J].Cybernetics and Systems,1998,29(7):661-688.

      [3]Greco S,Matarazzo B,Slowinski R.Rough sets theory for multi-criteria decision analysis[J].European Journal of Operational Rrsearch,2001,129(1):1-47.

      [4]Pawlak Z,Skowron A.Rough sets:some extensions[J].Information Sciences,2007,177:28-40.

      [5]Chen Jinkun,Li Jinjin.An application of rough sets to graph theory[J].Information Sciences,2012,201:114-127.

      [6]Dembczyński K,Pindur R,Susmaga R.Domnance-based rough set classifier without induction of decision rules[J]. Electronic Notes Theory Computer Science,2003,82(4): 84-95.

      [7]Dembczyński K,Pindur R,Susmaga R.Generation of exhaustive set of rules within dominance-based rough set approach[J].Electronic Notes Theory Computer Science,2003, 82(4):96-107.

      [8]Ziarko W.Variable precision rough set model[J].Journal of Computer System Science,1993,46(1):39-59.

      [9]Yao Y Y,Lin T Y.Generalization of rough sets using modal logics[J].Intelligent Automation and Soft Computing,1996, 2(2):103-120.

      [10]Zhang Xianyong,Mo Zhiwen.Variable precision rough sets [J].Pattern Recognition and Aartificial Intelligence,2004, 17(2):151-155.

      [11]Liu Caihui,Miao Duoqian,Zhang Nan.Graded rough set model based on two universes and its properties[J].Knowledge-Based Systems,2012,33(3):65-72.

      [12]Zhang Xianyong,Mo Zhiwen,Xiong Fang,et al.Comparative study of variable precision rough set model and graded rough set model[J].International Journal of Approximate Reasoning,2012,53(1):104-116.

      [13]Li Mengmeng,Xu Weihua.Rough fuzzy set of logical and operation of variable precision and grade based on dominance relation[J].Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2016,10(2):277-284.

      [14]Hu Meng,Guo Yanting,Xu Weihua.The“l(fā)ogical or”rough set theory of variable precision and grade based on dominance relation in intuitionistic fuzzy information system[J]. Operations Research and Fuzziology,2016,6(2):66-77.

      [15]Xu Weihua.Ordered information systems and rough sets theory[M].Beijing:Science Press,2013.

      附中文參考文獻(xiàn):

      [10]張賢勇,莫志文.變精度粗糙集[J].模式識別與人工智能,2004,17(2):151-155.

      [13]李蒙蒙,徐偉華.優(yōu)勢關(guān)系下變精度與程度的“邏輯且”粗糙模糊集[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,2016,10(2):277-284.

      [14]胡猛,郭艷婷,徐偉華.優(yōu)勢關(guān)系下直覺模糊信息系統(tǒng)的變精度與程度“邏輯或”粗糙集[J].運(yùn)籌與模糊學(xué),2016,6 (2):66-77.

      [15]徐偉華.序信息系統(tǒng)與粗糙集[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

      LI Zhiming was born in 1980.He received the M.S.degree from Northwest Normal University in 2014.Now he is a lecturer at Hexi University.His research interests include artificial intelligence,computer network management and machine learning.

      李志明(1980—),男,甘肅民樂人,2014年于西北師范大學(xué)獲得碩士學(xué)位,現(xiàn)為河西學(xué)院講師,主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄?,?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理,機(jī)器學(xué)習(xí)。

      TANG Yongzhong was born in 1964.He is a professor at Hexi University.His research interests include computer network management and machine learning.

      唐永中(1964—),男,甘肅民勤人,河西學(xué)院教授,主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理,機(jī)器學(xué)習(xí)。

      “Logical Difference”Rough Set Theory of Variable Precision and Grade in Intuitionistic Fuzzy Ordered Information System*

      LI Zhiming+,TANG Yongzhong
      Center for Information Technology,Hexi University,Zhangye,Gansu 734000,China
      +Corresponding author:E-mail:lzm@hxu.edu.cn

      This paper comprehensively combines the membership,non-membership and hesitancy degree of the elements of intuitionistic fuzzy set,and defines the square weighted score function in the intuitionistic fuzzy information system.Based on the score function,this paper constructs the dominance relation of intuitionistic fuzzy information system,furthermore,proposes the“l(fā)ogical difference”rough set model of variable precision and grade,and studies related properties of the model,which takes into account the“l(fā)ogic difference”combination of the variable precision and grade at the same time.Finally,the significance of the theory is embodied by a case of analysis,which provides a theoretical basis for the knowledge discovery of the intuitionistic fuzzy ordered information system.

      variable precision rough set;graded rough set;logical difference;intuitionistic fuzzy ordered information system

      10.3778/j.issn.1673-9418.1606036

      A

      TP18

      *The Research Foundation forYoung Teachers of Hexi University under Grant No.QN2014-25(河西學(xué)院青年教師科研基金資助項(xiàng)目).

      Received 2016-06,Accepted 2016-08.

      CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2016-08-15,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.5602.TP.20160815.1659.014.html

      LI Zhiming,TANG Yongzhong.“Logical difference”rough set theory of variable precision and grade in intuitionistic fuzzy ordered information system,Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2017, 11(2):333-340.

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