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山东大学学报(理学版)

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P-集合的粒度与P-知识辨识发现

刘纪芹,张彤   

  1. 山东财经大学数学与数量经济学院, 山东 济南 250014
  • 收稿日期:2014-02-24 出版日期:2014-06-20 发布日期:2014-06-14
  • 作者简介:刘纪芹(1968- ),女,博士,教授,研究方向为粗系统理论与应用. E-mail:sdfiljq@126.com
  • 基金资助:
    山东省自然科学基金资助项目(zr2013aq019);山东省教育厅资助项目(J13WF08)

Granulation degree of P-sets and discernibility-discovery of P-knowledge

LIU Ji-qin, ZHANG Tong   

  1. School of Mathematics and Quantitative Economics, Shandong University of Finance and Economics, 
    Jinan 250014, Shandong, China
  • Received:2014-02-24 Online:2014-06-20 Published:2014-06-14

摘要: 利用P-集合,给出P-集合的粒度概念,讨论了P-集合粒度的特性,给出粒度与包度的关系定理、粒度的分解定理以及单调性定理。定义了P-知识以及知识分辨度概念,将P-集合概念及其粒度特性应用于P-知识的辨识发现中,得到P知识的辨识发现定理。最后将辨识发现定理应用于系统状态的检测识别,给出了系统状态检测-识别准则及其应用。

关键词: 粒度, P-集合, P-知识, 辨识发现定理, 检测-识别准则

Abstract: By using P-sets, the concept and properties of granulation degree in P-sets is presented. The relation theorems between the granulation degree and packet degree, the decomposition theorems and the monotonicity theorem of the granulation degree are proposed. P-knowledge and its discernibility degree are defined. P-sets and the properties of the granulation degree are applied to discernibility-discovery of P-knowledge, and the discernibility-discovery theorems of P-knowledge are obtained. Finally, the discernibility-discovery theorems are applied to system state detectionrecognition, and the criterion of system state detection-recognition and its application are given.

Key words: discernibility-discovery theorem, detection-recognition criterion, granulation degree, P-sets, P-knowledge

[1] 顾沈明,陆瑾璐,吴伟志,庄宇斌. 广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择[J]. 山东大学学报(理学版), 2018, 53(8): 1-8.
[2] 陈保会,张凌,史开泉. P-信息智能动态融合与信息规律状态智能识别[J]. 山东大学学报(理学版), 2018, 53(2): 83-87.
[3] 李丽,管涛,林和. 基于泛系算子的泛系混合并联粗糙集模型[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(7): 22-29.
[4] 胡谦,米据生,李磊军. 多粒度模糊粗糙近似算子的信任结构与属性约简[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(7): 30-36.
[5] 张秀全,李小朝. P-信息融合与它的P-矩阵推理智能生成[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(4): 93-99.
[6] 徐凤生,于秀清,史开泉. 属性基数余-亏值定理与信息规律动态内-外分离[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(4): 87-92.
[7] 汪小燕,沈家兰,申元霞. 基于加权粒度和优势关系的程度多粒度粗糙集[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(3): 97-104.
[8] 郭华龙,张凌. 数据分离与属性状态特征[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(12): 89-94.
[9] 张凌,任雪芳,史开泉. 信息规律智能变换-伪装与P-规律增广矩阵[J]. 山东大学学报(理学版), 2016, 51(8): 90-97.
[10] 郭华龙,任雪芳,张凌. 数据的动态挖掘与P-增广矩阵关系[J]. 山东大学学报(理学版), 2016, 51(8): 105-110.
[11] 任雪芳,张凌. 逆P-集合的扰动定理与数据的扰动挖掘[J]. 山东大学学报(理学版), 2016, 51(12): 54-60.
[12] 汤积华,陈保会,史开泉. P-增广矩阵推理与信息的智能分解挖掘[J]. 山东大学学报(理学版), 2016, 51(12): 61-66.
[13] 张景晓, 徐凤生. P-集合的属性函数与P-信息融合的属性合取特征及应用[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(10): 19-26.
[14] 史开泉. P-增广矩阵与信息的智能动态发现-辨识[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(10): 1-12.
[15] 任雪芳, 张凌, 史开泉. 基数余-亏与逆P-增广矩阵[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(10): 13-18.
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