典型文献
直觉模糊向量(→β)覆盖L粗糙集
文献摘要：
直觉模糊覆盖粗糙集作为模糊粗糙集的一类推广,自提出以来就备受关注.为了更好的刻画直觉模糊环境中的目标概念,同时兼顾不同对象容错能力的差异性,本文提出了直觉模糊向量(→β)覆盖L粗糙集,讨论了它们的相关性质、不确定性度量及其属性约简方法.首先研究了直觉模糊向量(→β)覆盖及其邻域的相关特征.其次在直觉模糊β覆盖粗糙集的基础上给出了直觉模糊β覆盖L-1粗糙集,讨论了二者之间的联系.在直觉模糊向量(→β)邻域的基础上,定义了直觉模糊向量(→β)覆盖L-2粗糙集,探讨了其相关性质并讨论了它和其它模型之间的相关联系.最后研究了模型相关的直觉模糊粗糙性、相似性、辨识性度量等不确定性刻画方式,并给出相关属性约简算法.通过例子验证了模型的有效性与适用性.结论表明,就已有的直觉模糊β覆盖粗糙集而言,直觉模糊β覆盖L-1粗糙集与 目标概念之间具有更高的相似性;直觉模糊向量(→β)覆盖L-2粗糙集具有更好的适用性,并在一定的程度上具有更高的精确度.
文献关键词：
直觉模糊集;直觉模糊向量(→β)覆盖;直觉模糊粗糙集;不确定性度量;属性约简
中图分类号：
作者姓名：
林依婷;马周明;李进金
作者机构：
闽南师范大学数学与统计学院,福建漳州 363000;数字福建气象大数据研究所,福建漳州 363000;福建省粒计算及其应用重点实验室,福建漳州 363000
文献出处：
引用格式：
[1]林依婷;马周明;李进金-.直觉模糊向量(→β)覆盖L粗糙集)[J].模糊系统与数学,2022(06):26-39
A类：
B类：
模糊向量,覆盖粗糙集,类推,模糊环境,同对,容错能力,不确定性度量,属性约简,先研,邻域,相关联,简算,例子,直觉模糊集,直觉模糊粗糙集
AB值：
0.158494
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