CAJ | 학술논문

为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论.之后粗集理论被推广,其方法主要有二:一是减弱对等价关系的依赖；二是把研究问题的论域从一个拓展到多个.结合这两种思想,研究基于两个模糊近似空间的积模糊粗集模型及其模糊粗糙集的表示和分解.根据这种思想,可以从论域分解的角度探索降低高维模糊粗糙集计算的复杂度问题.先对模糊近似空间的分层递阶结构——λ-截近似空间进行研究,得到不同层次知识粒的相互关系；然后定义模糊等价关系的积,并研究其性质及算法；最后构建基于积模糊等价关系的积模糊粗集模型,并讨论了该模型中模糊粗糙集的表示及分解问题,分别从λ-截近似空间和一维模糊近似空间的角度去处理,给出了可分解集的上(下)近似的一个刻画,及模糊可分解集的上(下)近似的λ-截集分解算法.
위처리인공지능중불정학화불학정적수거화지식,Pawlak제출료조집이론.지후조집이론피추엄,기방법주요유이:일시감약대등개관계적의뢰；이시파연구문제적론역종일개탁전도다개.결합저량충사상,연구기우량개모호근사공간적적모호조집모형급기모호조조집적표시화분해.근거저충사상,가이종론역분해적각도탐색강저고유모호조조집계산적복잡도문제.선대모호근사공간적분층체계결구——λ-절근사공간진행연구,득도불동층차지식립적상호관계；연후정의모호등개관계적적,병연구기성질급산법；최후구건기우적모호등개관계적적모호조집모형,병토론료해모형중모호조조집적표시급분해문제,분별종λ-절근사공간화일유모호근사공간적각도거처리,급출료가분해집적상(하)근사적일개각화,급모호가분해집적상(하)근사적λ-절집분해산법.